Hugging Face es una plataforma de inteligencia artificial donde los usuarios pueden colaborar en proyectos de aprendizaje automático. Alberga una plataforma de código abierto para entrenar e implementar modelos. Cuenta con más de 20 modelos, que abarcan diversos campos como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
En este artículo, compartiremos todas las estadísticas importantes que necesita para saber más sobre Hugging Face.
Antes de pasar a las estadísticas clave de Hugging Face, aquí hay una breve historia de Hugging Face que no debes perderte.
¿Qué es Hugging Face, quién lo construyó, por qué y cuándo?
Abrazando la caraes una empresa franco-estadounidense con sede en la ciudad de Nueva York,por un empresario francésClément Delangue,Julien Chaumond和Tomás loboFundada en 2016.
Inicialmente, la empresa desarrolló un producto dirigido a adolescentes.aplicación de chatboty luego se transformó en una plataforma de aprendizaje automático después de abrir el modelo de chatbot.
La plataforma de la empresa, Hugging Face Hub, sirve como un espacio colaborativo donde los usuarios pueden desarrollar, entrenar e implementar modelos de PNL y ML utilizando código fuente abierto.
Hugging Face simplifica el desarrollo de modelos al proporcionar modelos previamente entrenados que los usuarios pueden ajustar para tareas específicas, democratizando así la IA y facilitando su uso a los desarrolladores.
Proporciona etiquetadores de preprocesamiento de texto fáciles de usar y un gran repositorio de conjuntos de datos de PNL a través de la biblioteca Hugging Face Datasets para respaldar los proyectos de científicos de datos, investigadores e ingenieros de aprendizaje automático.
Además, Hugging Face es conocido por su biblioteca Transformer diseñada para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
Descripción general de las estadísticas clave de Hug Face
¿Qué significa abrazar una cara y por qué usan emojis?
Se eligió la "cara de abrazo" porque los fundadores querían ser la primera empresa en salir a bolsa con un emoji en lugar del tradicional símbolo bursátil de tres letras.
Eligieron adoptar el emoji de cara porque es su emoji favorito y pensaron que sería un nombre único y memorable para su empresa.
Bueno, las cosas van bien, la comunidad Hugging Face ha adoptado el nombre y se ha convertido en un nombre popular en el campo del aprendizaje automático y la ciencia de datos.marca famosa.
Tráfico del sitio web y datos demográficos de los usuarios.
¿Cuánto tráfico del sitio web puede atraer abrazar la cara?
Hugging Face es una plataforma y comunidad de inteligencia artificial muy conocida y su tráfico se ha mantenido estable recientemente.
En enero de 2024, el sitio web atrajo 1 millones de visitas, y los usuarios dedicaron una media de 2881 minutos y 10 segundos por visita. Sin embargo, el tráfico descendió ligeramente respecto a noviembre, alcanzando el -39%.
La audiencia principal de Hugging Face se encuentra en los Estados Unidos, pero también tiene muchos seguidores en Rusia, India, Japón e Indonesia.
El tráfico del sitio se divide en términos de uso de dispositivos: los ordenadores de sobremesa representan el 68.03% de las visitas, seguidos de los dispositivos móviles (31.97%) y las tabletas (7.22%).(Algunos datos sobre el uso de dispositivos varían; sin embargo, el uso de computadoras de escritorio es de aproximadamente 70-75%).
Desde la perspectiva de los canales de marketing, el tráfico directo representa la mayor proporción, con el 45.06%, seguido de la búsqueda natural, con el 28.67%. Las referencias, las redes sociales, los anuncios gráficos y la búsqueda paga constituyen el resto de las fuentes de tráfico del sitio web.
¿Cuáles son los grupos de usuarios que abrazan caras?
Hugging Face atrae a una base de usuarios diversa compuesta principalmente por investigadores de inteligencia artificial, científicos de datos y desarrolladores.
A partir de 2023, la plataforma tiene más de 120 millones de usuarios registrados, incluidosLos hombres representan el 75.25%, las mujeresRepresenta el 24.75%.
La mayoría de los usuarios se concentran enGrupo de edad de 25 a 34 años, que representa el 36.87% de la base de usuarios.，緊隨其後的是18-24歲用戶，佔比為28.26%。整體而言，18-44歲的用戶佔平台用戶的83.03%。
Usuarios activos de pago de Hugface
Hugging Face ha terminado1,000 usuarios de pago activos, que incluye empresas de renombre como Intel, Pfizer, Bloomberg y eBay. Para 2025, Hugging Face espera que su base de usuarios activos de pago aumente en casi 1500.
La plataforma ofrece servicios como AutoTrain, Spaces e Inference Endpoints, con tarifas cargadas directamente a la tarjeta de crédito vinculada.
Además, Hugging Face se asocia con proveedores de nube como AWS y Azure para permitir una integración perfecta en la configuración de nube preferida de los clientes.
Distribución geográfica de las caras que se abrazan.
Hugging Face atrae a personas dediferentes ubicaciones geográficasusuarios, con Estados Unidos, India y Rusia emergiendo como centros clave para su audiencia principal.
Analizando el tráfico del sitio web, queda claro que Estados Unidos representa el 25.06% de los visitantes, seguido de India (10.44%) y Rusia (7.06%).
| País | todo el equipamiento | Escritorio | móvil |
|---|---|---|---|
| 美国 | 6.61 m | 68.35% | 31.65% |
| La Federación Rusa | 1.64 m | 50.87% | 49.13% |
| 印度 | 1.62 m | 73.01% | 26.99% |
| 日本 | 1.54 m | 71.76% | 28.24% |
| Indonesia | 1.23 m | 19.54% | 80.46% |
Curiosamente, las preferencias de dispositivos varían según la región: los dispositivos de escritorio dominan en EE. UU. (68.03 %), mientras que los dispositivos móviles son los preferidos en India (92.28 %) y Rusia (86.48 %).
El tiempo promedio que los usuarios pasaron abrazándose la cara
Los usuarios pasan un promedio de 4 minutos y 59 segundos en el sitio web de Hugging Face, lo cual es bastante bajo en comparación con ChatGPT, Character AI, Claude o Bing AI de OpenAI.
Estadísticas de financiación y valoración
Ahora, echemos un vistazo a algunas estadísticas clave de financiación, ingresos y valoración de Hugging Face.
Ingresos y valoración
de acuerdo aSagradoSe estima que Hugging Face alcanzará los 2023 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales (ARR) para finales de 7,000, un impresionante aumento del 367 % en comparación con el año anterior.
El aumento de los ingresos se debe principalmente a lucrativos contratos de consultoría con importantes empresas de inteligencia artificial como Nvidia, Amazon y Microsoft. El modelo de ingresos de la compañía incluye planes pagados individuales ($9/mes) y de equipo ($20/mes), y una gran parte de los ingresos proviene de servicios de nivel empresarial.
En términos de valoración, Hugging FaceDespués de recaudar 2.35 millones de dólares en financiación de Google, Amazon, Nvidia, Intel, Salesforce y otros inversores, la valoracióna 45 millones de dólares.
Esta considerable valoración muestra la confianza del mercado en las innovadoras soluciones de software de inteligencia artificial y servicios gestionados de Hugging Face.
| Sistema métrico | valor |
|---|---|
| Ingresos (2021) | $ 1000 XNUMX |
| Valoración (mayo 2022) | US $ 20 mil millones |
| Última valoración (agosto 2023) | US $ 45 mil millones |
| fondos totales | $ 2.35 mil millones |
fondos
A partir de 2023, Hugging Face ha recaudado con éxito3.95 millones de dólares en financiación. La financiación es fundamental para respaldar los planes de crecimiento, el desarrollo de productos y la expansión de la empresa a nuevos mercados.
Inversores destacados como Google, Nvidia y otros gigantes tecnológicos han expresado un fuerte apoyo a la visión y los productos de Hugging Face.
¿Puedes ganar dinero abrazando tu cara?
En 2023, los ingresos recurrentes anuales (ARR) de Hugging Face alcanzarán los 7,000 millones de dólares, un aumento del 367 % con respecto al año anterior.
El aumento de los ingresos se ha visto impulsado en gran medida por lucrativos contratos de consultoría con empresas líderes en inteligencia artificial como Nvidia, Amazon y Microsoft.
Aquí están las estadísticas de ingresos de la empresa:
| De Enero a Marzo | Ingresos (ARR) | Tasa de crecimiento (año/año) |
|---|---|---|
| 2022 años | $ 1000 XNUMX | 不 適用 |
| 2023 años | $ 7000 XNUMX | 367% |
Cómo ganar dinero abrazando tu cara (modelo de ganancias)
Hugging Face genera ingresos a través de múltiples canales, incluidos planes de suscripción, soluciones empresariales y servicios en la nube. Aquí hay una explicación detallada de cómo Hugging Face genera dinero:
- Plan de suscripción:
- Proporcionado por Hugging FaceSuscripciones individuales y de equipoplanes, con un precio de $ 9 por mes y $ 20 por mes respectivamente.
- Estos planes permiten a los usuarios acceder a funciones avanzadas, como visualización de conjuntos de datos privados, capacidades de inferencia y acceso temprano a nuevas funciones.
- Soluciones empresariales:
- Servicios en la nube:
- Abrazando la caraOfrecido a través de su plataforma en la nube.Servicios de PNL e IA, como alojamiento, inferencia y optimización de modelos.
- Los usuarios pagan en función del uso de estos servicios, incluidos los costos de alojamiento y optimización del modelo.
- Posicionamiento en el mercado:
Posición en el mercado y competencia.
competidores directos e indirectos
Hugging Face compite en el mercado de rápido crecimiento de la inteligencia artificial generativa, particularmente en modelos de lenguaje y visión a gran escala.
No es un competidor directo de ChatGPT o Google Bard;Competir a través de asociaciones estratégicas y comercialización de modelos de IA utilizados por las empresas..
Por ejemplo, la asociación de Hugging Face con AWS tiene como objetivo facilitar a los desarrolladores la implementación de aplicaciones de IA generativa.
Según datos de Similarweb, la siguiente tabla describeLos principales competidores de Hugging Face, su enfoque en la industria y el número total de visitas que recibieron en diciembre de 2023:
| 秩 | competidor | Enfoque de la industria | Visitas totales (diciembre 2023) | ranking global |
|---|---|---|---|---|
| 1 | documentos y código.com | Investigación e implementación del aprendizaje automático. | 2.2 m | #29,926 |
| 2 | openai.com | Sistema Avanzado de Inteligencia Artificial (GPT-4) | 1.6B | #25 |
| 3 | civitai.com | Modelo de arte de IA de difusión estable | 24.2 m | #1,301 |
| 4 | Miles de bases de datos | Seguimiento y comparación de modelos de aprendizaje automático | 1.6 m | #32,001 |
| 5 | Github.com | Desarrollo de software y colaboración de código abierto. | 424.8 m | Capítulo 78 |
| 6 | Raw.githubusercontent.com | – | 7.7 m | #11,474 |
| 7 | stabledifusionweb.com | Demostración online de difusión estable de la creación artística | 3.5 m | #19,080 |
| 8 | concepto.so | Herramientas de productividad del espacio de trabajo | 141.2 m | Capítulo 200 |
| 9 | copiar.com | API en la nube para modelos de aprendizaje automático | 7.7 m | #7,370 |
| 10 | estabilidad.ai | Desarrollo de tecnología de inteligencia artificial. | 3.5 m | Capítulo 19790 |
La forma en que abrazas tu cara te diferencia de tus competidores
Otras estadísticas importantes de Face Hug
Además del tráfico, los ingresos, la demografía, etc., hay muchas otras estadísticas que necesita conocer sobre Hugging Face. Echemos un vistazo a ellos:
¿Qué productos ha creado Huofian?
En 2020, lanzaronAPI de autoentrenamiento e inferenciay otros productos, dirigidos a clientes corporativos.
En abril de 2023, lanzaronCódigo abierto generando inteligencia artificialAbrazosChat.
sus famosos proyectosBLOOM es un modelo de lenguaje grande con 1760 mil millones de parámetros, lanzado en julio de 2022, muestra su compromiso con los grandes modelos de lenguaje. BLOOM es similar a GPT-7 y admite múltiples lenguajes y lenguajes de programación.
Hugging Face también proporciona soluciones de autoML y la plataforma Hugging Face Hub para alojar repositorios de código y debates.
他們 的Las bibliotecas de PNL están diseñadas paraDemocratizar la PNL proporcionando conjuntos de datos y herramientas. Hugging Face gestiona BigScience, una iniciativa de investigación de 900 investigadores que entrenan modelos en grandes conjuntos de datos multilingües que es popular entre las grandes empresas de tecnología.
Modelos como BERT y DistilBERTTiene una gran cantidad de descargas cada semana y su asistente de codificación AI StarCoder admite 80 lenguajes de programación.
Abrazando la caraSe asoció con AWS para proporcionar contenedores de aprendizaje profundo para la implementación del modelo de PNL en Amazon SageMaker.
¿Cuántos modelos y conjuntos de datos alberga Hugging Face?
tiene más de300,000 modelos, 250,000 conjuntos de datos y 250,000espacio, ofreciendo la colección más amplia disponible.
Hugging Face Hub alberga más de 350,000 modelos, 75,000 conjuntos de datos y 150,000 aplicaciones de demostración, lo que fomenta la colaboración y la innovación. a través deSoporta más de 130 arquitecturasCon más de 100 conjuntos de datos en más de 75,000 idiomas, los usuarios pueden acceder a una variedad de recursos.
Además, Hugging Face alberga modelos populares de aprendizaje automático como BERT y GPT-2, así como la biblioteca Metrics para evaluar predicciones de modelos.
Adopte los datos de los empleados
La plantilla de Hugging Face ha aumentado a 279 personas, un aumento del 39 % con respecto al año pasado y lo que marca una expansión significativa para la empresa.
La empresa espera unos ingresos anuales de 4,000 millones de dólares, con unos ingresos por empleado de aproximadamente 143,487 dólares.
Además, Hugging Face ha recaudado un total de 2023 millones de dólares en financiación hasta agosto de 8 y actualmente está valorado en 2.35 mil millones de dólares.
La siguiente tabla resume las estadísticas de los empleados de Hugging Face:
| Sistema métrico | valor |
|---|---|
| Número de empleados activos | Capítulo 279 |
| crecimiento de los empleados | 39% |
| Ingresos anuales estimados | $ 4000 XNUMX |
| ingresos por empleado | $143,487 |
| fondos totales | $ 2.35 mil millones |
| valuación | US $ 40 mil millones |
¿Cuántas estrellas tiene Hugging Face en GitHub?
Hugging Face tiene una gran cantidad de estrellas en GitHub, lo que demuestra su popularidad y participación en la comunidad.
La herramienta Transformers de Hugging Face tiene 121,000 estrellas en GitHub, a menudo se considera una medida del éxito de la herramienta de desarrollo.
En comparación, el popular marco de aprendizaje automático de Meta, PyTorch, tiene 76,000 estrellas, mientras que TensorFlow de Google tiene 181,000 estrellas. Streamlit de Snowflake tiene 30,500 estrellas, mientras que Gradio tiene 26,000 estrellas.
Resumen
Aquí están todas las estadísticas básicas que necesitas sobre cómo abrazar tu cara.
El notable crecimiento de Hugging Face, especialmente su innovador modelo de inteligencia artificial y su plataforma de colaboración, es realmente impresionante.
¿Puede Hugging Face mantener este rápido impulso de crecimiento? ¿Espera que Hugging Face continúe expandiéndose en el futuro?
Si tiene más preguntas o ideas sobre este tema, no dude en compartirlas en los comentarios a continuación.
