Hugging Face est une plateforme d'intelligence artificielle où les utilisateurs peuvent collaborer sur des projets d'apprentissage automatique. Il héberge une plateforme open source pour la formation et le déploiement de modèles. Elle compte plus de 20 XNUMX modèles, couvrant divers domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Dans cet article, nous partagerons toutes les statistiques importantes dont vous avez besoin pour en savoir plus sur Hugging Face.
Avant de passer aux statistiques clés de Hugging Face, voici un bref historique de Hugging Face que vous ne devriez pas manquer.
Qu'est-ce que Hugging Face, qui l'a construit, pourquoi et quand
Étreindre le visageest une société franco-américaine dont le siège est à New York,par un entrepreneur françaisClément Delangue,Julien ChaumondetThomas LoupFondée en 2016.
Initialement, l'entreprise développait un produit destiné aux adolescentsApplication de chatbot, puis transformé en plateforme d'apprentissage automatique après avoir open-source le modèle de chatbot.
La plateforme de l'entreprise, Hugging Face Hub, sert d'espace collaboratif où les utilisateurs peuvent développer, former et déployer des modèles NLP et ML à l'aide de code open source.
Hugging Face simplifie le développement de modèles en fournissant des modèles pré-entraînés que les utilisateurs peuvent affiner pour des tâches spécifiques, démocratisant ainsi l'IA et facilitant son utilisation par les développeurs.
Il fournit des marqueurs de prétraitement de texte conviviaux et un vaste référentiel d'ensembles de données PNL via la bibliothèque Hugging Face Datasets pour prendre en charge les projets des scientifiques des données, des chercheurs et des ingénieurs ML.
De plus, Hugging Face est connu pour sa bibliothèque Transformer conçue pour les applications de traitement du langage naturel.
Aperçu des statistiques clés de Hug Face
Que signifie serrer un visage dans ses bras et pourquoi utilisent-ils des emojis ?
Le « visage câlin » a été choisi parce que les fondateurs voulaient être la première entreprise à entrer en bourse avec un emoji au lieu du traditionnel symbole boursier à trois lettres.
Ils ont choisi d'adopter l'emoji du visage parce que c'est leur emoji préféré et ils ont pensé que ce serait un nom mémorable et unique pour leur entreprise.
Eh bien, les choses vont bien, la communauté Hugging Face a adopté ce nom et il est devenu un nom populaire dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la science des données.marque célèbre.
Trafic du site Web et données démographiques des utilisateurs
Quelle quantité de trafic sur un site Web le câlin peut-il attirer ?
Hugging Face est une plateforme et une communauté d'intelligence artificielle bien connue, et son trafic est resté stable récemment.
En janvier 2024, le site Web a attiré 1 millions de visites, les utilisateurs passant en moyenne 2881 minutes et 10 secondes par visite. Le trafic est toutefois en légère baisse par rapport à novembre, pour atteindre -39%.
Le public principal de Hugging Face se trouve aux États-Unis, mais il compte également de nombreux adeptes en Russie, en Inde, au Japon et en Indonésie.
Le trafic du site est réparti en termes d'utilisation des appareils, les ordinateurs de bureau représentant 68.03 % des visites, suivis par les appareils mobiles (31.97 %) et les tablettes (7.22 %).(Certaines données sur l'utilisation des appareils varient ; cependant, l'utilisation des ordinateurs de bureau est d'environ 70 à 75 %.)
Du point de vue des canaux de marketing, le trafic direct représente la plus grande proportion, soit 45.06 %, suivi par la recherche naturelle, représentant 28.67 %. Les référencements, les réseaux sociaux, les annonces display et la recherche payante constituent le reste des sources de trafic du site Web.
Quels sont les groupes d’utilisateurs qui font des câlins ?
Hugging Face attire une base d'utilisateurs diversifiée composée principalement de chercheurs en intelligence artificielle, de scientifiques des données et de développeurs.
En 2023, la plateforme compte plus de 120 million d'utilisateurs enregistrés, dontLes hommes représentent 75.25%, les femmesReprésentant 24.75%.
La plupart des utilisateurs sont concentrés dansTranche d'âge 25-34 ans, représentant 36.87 % de la base d'utilisateurs，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%。
Utilisateurs payants actifs de Hugface
Les câlins au visage sont terminés1,000 XNUMX utilisateurs payants actifs, qui comprend des sociétés bien connues telles que Intel, Pfizer, Bloomberg et eBay. D’ici 2025, Hugging Face s’attend à ce que sa base d’utilisateurs payants actifs augmente de près de 1500 XNUMX.
La plateforme propose des services tels qu'AutoTrain, Spaces et Inference Endpoints, avec des frais facturés directement sur la carte de crédit liée.
De plus, Hugging Face s'associe à des fournisseurs de cloud tels qu'AWS et Azure pour permettre une intégration transparente dans les paramètres cloud préférés des clients.
Répartition géographique des visages enlacés
Hugging Face attire les gens dedifférentes localisations géographiquesutilisateurs, les États-Unis, l'Inde et la Russie devenant des plaques tournantes clés pour son public cible.
En analysant le trafic du site Web, il ressort clairement que les États-Unis représentent 25.06 % des visiteurs, suivis par l'Inde (10.44 %) et la Russie (7.06 %).
| Pays | Équipement possédé | bureau | mobile |
|---|---|---|---|
| 美国 | 6.61M | 68.35% | 31.65% |
| La fédération Russe | 1.64M | 50.87% | 49.13% |
| 印度 | 1.62M | 73.01% | 26.99% |
| 日本 | 1.54M | 71.76% | 28.24% |
| Indonésie | 1.23M | 19.54% | 80.46% |
Il est intéressant de noter que les préférences en matière d'appareils varient selon les régions, les appareils de bureau dominant aux États-Unis (68.03 %), tandis que les appareils mobiles sont favorisés en Inde (92.28 %) et en Russie (86.48 %).
Le temps moyen que les utilisateurs ont passé à se serrer le visage
Les utilisateurs passent en moyenne 4 minutes et 59 secondes sur le site Hugging Face, ce qui est assez faible par rapport à ChatGPT, Character AI, Claude ou Bing AI d'OpenAI.
Statistiques de financement et d'évaluation
Examinons maintenant quelques statistiques clés en matière de financement, de revenus et d'évaluation pour Hugging Face.
Revenus et valorisation
SelonSacréHugging Face devrait atteindre 2023 millions de dollars de revenus récurrents annuels (ARR) d'ici la fin de 7,000, soit une augmentation impressionnante de 367 % par rapport à l'année précédente.
L'augmentation des revenus est principalement due aux contrats de conseil lucratifs avec de grandes sociétés d'intelligence artificielle telles que Nvidia, Amazon et Microsoft. Le modèle de revenus de l'entreprise comprend des forfaits individuels payants (9 $/mois) et d'équipe (20 $/mois), une grande partie des revenus provenant des services au niveau de l'entreprise.
En termes de valorisation, Hugging FaceAprès avoir levé 2.35 millions de dollars de financement auprès de Google, Amazon, Nvidia, Intel, Salesforce et d'autres investisseurs, la valorisationà 45 milliards de dollars.
Cette valorisation considérable montre la confiance du marché dans les solutions logicielles innovantes d'intelligence artificielle et les services gérés de Hugging Face.
| Métrique | valeur |
|---|---|
| Revenus (2021) | 1000 millions de dollars |
| Valorisation (mai 2022) | 20 millions de dollars |
| Dernière valorisation (août 2023) | 45 millions de dollars |
| fonds totaux | 2.35 millions de dollars |
Fonds
Depuis 2023, Hugging Face a réussi à lever3.95 millions de dollars de financement. Le financement est essentiel pour soutenir les plans de croissance, le développement de produits et l'expansion de l'entreprise sur de nouveaux marchés.
Des investisseurs de premier plan tels que Google, Nvidia et d'autres géants de la technologie ont exprimé leur ferme soutien à la vision et aux produits de Hugging Face.
Pouvez-vous gagner de l'argent en serrant votre visage dans vos bras ?
En 2023, les revenus récurrents annuels (ARR) de Hugging Face atteindront 7,000 millions de dollars, soit une augmentation de 367 % par rapport à l'année précédente.
L’augmentation des revenus est largement due à des contrats de conseil lucratifs avec de grandes sociétés d’intelligence artificielle telles que Nvidia, Amazon et Microsoft.
Voici les statistiques de revenus de l’entreprise :
| 年 | Revenus (ARR) | Taux de croissance (année/année) |
|---|---|---|
| 2022 年 | 1000 millions de dollars | N'est pas applicable |
| 2023 年 | 7000 millions de dollars | 367% |
Comment gagner de l'argent en serrant votre visage (modèle de profit)
Hugging Face génère des revenus via plusieurs canaux, notamment les plans d'abonnement, les solutions d'entreprise et les services cloud. Voici une explication détaillée de la façon dont Hugging Face gagne de l’argent :
- Plan d'abonnement :
- Fourni par Hugging FaceAbonnements individuels et d'équipeforfaits, au prix de 9 $ par mois et 20 $ par mois respectivement.
- Ces forfaits permettent aux utilisateurs d'accéder à des fonctionnalités avancées telles que l'affichage d'ensembles de données privés, des capacités d'inférence et un accès anticipé à de nouvelles fonctionnalités.
- Solutions d'entreprise:
- Services cloud :
- Étreindre le visageOffert via sa plateforme cloudServices PNL et IA tels que l'hébergement de modèles, l'inférence et l'optimisation.
- Les utilisateurs paient en fonction de l'utilisation de ces services, y compris les coûts d'hébergement et d'optimisation du modèle.
- Positionnement sur le marché:
Position sur le marché et concurrence
concurrents directs et indirects
Hugging Face est en concurrence sur le marché en croissance rapide de l'intelligence artificielle générative, en particulier dans les modèles de langage et de vision à grande échelle.
Ce n'est pas un concurrent direct de ChatGPT ou de Google Bard ;Rivalisez grâce à des partenariats stratégiques et à la commercialisation de modèles d’IA utilisés par les entreprises.
Par exemple, le partenariat de Hugging Face avec AWS vise à permettre aux développeurs de déployer plus facilement des applications d’IA générative.
Selon les données de Similarweb, le tableau ci-dessous présenteLes principaux concurrents de Hugging Face, leur orientation sectorielle et le nombre total de visites qu'ils ont reçues en décembre 2023 :
| 秩 | concurrent | Focus sur l'industrie | Total des visites (décembre 2023) | classement mondial |
|---|---|---|---|---|
| 1 | papiers et code.com | Recherche et mise en œuvre de l'apprentissage automatique | 2.2M | #29,926 |
| 2 | openai.com | Système d'intelligence artificielle avancé (GPT-4) | 1.6M | #25 |
| 3 | civitai.com | Modèle artistique d'IA à diffusion stable | 24.2M | #1,301 |
| 4 | Des milliers de bases de données | Suivi et comparaison des modèles d'apprentissage automatique | 1.6M | #32,001 |
| 5 | Github.com | Développement de logiciels et collaboration open source | 424.8M | Chapitre 78 |
| 6 | Raw.githubusercontent.com | - | 7.7M | #11,474 |
| 7 | stablediffusionweb.com | Diffusion stable de la démonstration en ligne de création artistique | 3.5M | #19,080 |
| 8 | concept.so | Outils de productivité de l'espace de travail | 141.2M | Chapitre 200 |
| 9 | copie.com | API Cloud pour les modèles d'apprentissage automatique | 7.7M | #7,370 |
| 10 | stabilité.ai | Développement de la technologie de l'intelligence artificielle | 3.5M | Chapitre 19790 |
La façon dont vous serrez votre visage vous distingue de vos concurrents
Autres statistiques importantes de Face Hug
En plus du trafic, des revenus, des données démographiques, etc., il existe de nombreuses autres statistiques que vous devez connaître sur Hugging Face. Jetons-y un coup d'œil :
Quels produits Huofian a-t-il créés ?
En 2020, ils ont lancéAPI d'autotraining et d'inférenceet d'autres produits destinés aux entreprises clientes.
En avril 2023, ils ont lancéOpen Source générant une intelligence artificielleCâlinsChat.
leurs célèbres projetsBLOOM est un grand modèle de langage avec 1760 milliards de paramètres, publié en juillet 2022, montre son engagement envers les grands modèles linguistiques. BLOOM est similaire à GPT-7 et prend en charge plusieurs langages et langages de programmation.
Hugging Face fournit également des solutions autoML et la plateforme Hugging Face Hub pour héberger des référentiels de code et des discussions.
LeurLes bibliothèques NLP sont conçues pourDémocratisez la PNL en fournissant des ensembles de données et des outils. Hugging Face gère BigScience, une initiative de recherche regroupant 900 chercheurs formant des modèles sur de grands ensembles de données multilingues qui est populaire parmi les grandes entreprises technologiques.
Modèles tels que BERT et DistilBERTIl propose un grand nombre de téléchargements chaque semaine et son assistant de codage AI StarCoder prend en charge 80 langages de programmation.
Étreindre le visagePartenariat avec AWS pour fournir des conteneurs d'apprentissage profond pour le déploiement de modèles NLP sur Amazon SageMaker.
Combien de modèles et d’ensembles de données Hugging Face héberge-t-il ?
il a plus que300,000 250,000 modèles, 250,000 XNUMX ensembles de données et XNUMX XNUMXespace, offrant la plus large collection disponible.
Hugging Face Hub héberge plus de 350,000 75,000 modèles, 150,000 XNUMX ensembles de données et XNUMX XNUMX applications de démonstration, favorisant la collaboration et l'innovation. à traversPrend en charge plus de 130 architecturesAvec plus de 100 75,000 ensembles de données dans plus de XNUMX langues, les utilisateurs peuvent accéder à une variété de ressources.
De plus, Hugging Face héberge des modèles d'apprentissage automatique populaires tels que BERT et GPT-2, ainsi que la bibliothèque Metrics pour évaluer les prédictions des modèles.
Adoptez les données des employés
L'effectif de Hugging Face est passé à 279 personnes, soit une augmentation de 39 % par rapport à l'année dernière et marquant une expansion significative pour l'entreprise.
L'entreprise prévoit un chiffre d'affaires annuel de 4,000 millions de dollars, avec un chiffre d'affaires par employé d'environ 143,487 XNUMX dollars.
De plus, Hugging Face a levé un total de 2023 millions de dollars de financement en août 8 et est actuellement évalué à 2.35 milliards de dollars.
Le tableau suivant résume les statistiques des employés de Hugging Face :
| Métrique | valeur |
|---|---|
| Nombre d'employés actifs | Chapitre 279 |
| croissance des employés | 39% |
| Revenu annuel estimé | 4000 millions de dollars |
| revenu par employé | $143,487 |
| fonds totaux | 2.35 millions de dollars |
| Évaluation | 40 millions de dollars |
Combien d’étoiles Hugging Face a-t-il sur GitHub ?
Hugging Face compte un grand nombre d'étoiles sur GitHub, ce qui montre sa popularité et son implication dans la communauté.
L'outil Transformers de Hugging Face compte 121,000 XNUMX étoiles sur GitHub, est souvent considéré comme une mesure du succès des outils de développement.
À titre de comparaison, le populaire framework d'apprentissage automatique de Meta, PyTorch, compte 76,000 181,000 étoiles, tandis que TensorFlow de Google en compte 30,500 26,000. Streamlit de Snowflake compte XNUMX XNUMX étoiles, tandis que Gradio en compte XNUMX XNUMX.
Résumé
Voici toutes les statistiques de base dont vous avez besoin pour serrer votre visage dans vos bras.
La croissance remarquable de Hugging Face, en particulier son modèle d’IA innovant et sa plateforme de collaboration, est vraiment impressionnante.
Hugging Face peut-il maintenir cette dynamique de croissance rapide ? Pensez-vous que Hugging Face continuera à se développer à l’avenir ?
Si vous avez d'autres questions ou réflexions sur ce sujet, n'hésitez pas à les partager dans les commentaires ci-dessous.
