Hugging Face は、ユーザーが機械学習プロジェクトで共同作業できる人工知能プラットフォームです。モデルのトレーニングとデプロイのためのオープンソース プラットフォームをホストします。 20 を超えるモデルがあり、コンピューター ビジョンや自然言語処理などのさまざまな分野をカバーしています。
この記事では、Hugging Face について詳しく知るために必要な重要な統計をすべて共有します。
Hugging Face の主要な統計に入る前に、見逃せない Hugging Face の歴史を簡単に説明します。
ハグフェイスとは何ですか、誰が、なぜ、いつ作ったのか
ハグ顔は、ニューヨーク市に本社を置くフランス系アメリカ人の会社です。フランス人実業家によるクレマン・ドゥラング、ジュリアン・ショーモンドとトーマス・ウルフ2016年設立。
当初、同社はチャットボットアプリケーション、チャットボット モデルをオープンソース化した後、機械学習プラットフォームに変換しました。
同社のプラットフォームである Hugging Face Hub は、ユーザーがオープンソース コードを使用して NLP および ML モデルを開発、トレーニング、展開できる共同スペースとして機能します。
Hugging Face は、ユーザーが特定のタスクに合わせて微調整できる事前トレーニング済みモデルを提供することでモデル開発を簡素化し、それによって AI を民主化し、開発者が使いやすくします。
ユーザーフレンドリーなテキスト前処理タガーと、Hugging Face Datasets ライブラリを介した NLP データセットの大規模なリポジトリを提供し、データ サイエンティスト、研究者、ML エンジニアのプロジェクトをサポートします。
さらに、Hugging Face は、自然言語処理アプリケーション向けに調整された Transformer ライブラリでも知られています。
主要なハグフェイス統計の概要
顔をハグするとはどういう意味ですか?なぜ絵文字を使うのでしょうか?
「ハグフェイス」が選ばれたのは、創業者たちが従来の3文字の銘柄記号の代わりに絵文字を使って上場する最初の企業になりたかったからである。
彼らが顔の絵文字を採用することにしたのは、それがお気に入りの絵文字であり、会社にとって記憶に残るユニークな名前になると考えたからです。
さて、物事は順調に進んでおり、Hugging Face コミュニティはこの名前を採用し、機械学習とデータ サイエンスの分野で人気のある名前になりました。有名なブランド。
Web サイトのトラフィックとユーザー層
フェイスハグはどれくらいの Web サイトのトラフィックを呼び込むことができるでしょうか?
Hugging Face は有名な人工知能プラットフォームおよびコミュニティであり、そのトラフィックは最近安定しています。
2024 年 1 月には、Web サイトには 2881 万回の訪問があり、ユーザーは 10 回の訪問あたり平均 39 分 11 秒を費やしました。ただし、トラフィックは 19.5 月と比較してわずかに減少し、-XNUMX% に達しました。
ハギング・フェイスの主な視聴者は米国ですが、ロシア、インド、日本、インドネシアにも多くのファンがいます。
このサイトのトラフィックはデバイスの使用状況によって分けられ、デスクトップが訪問の 68.03% を占め、次いでモバイル デバイス (31.97%)、タブレット (7.22%) となっています。(デバイスの使用状況に関する一部のデータは異なりますが、デスクトップの使用率は約 70 ～ 75% です。)
マーケティングチャネルの観点から見ると、直接トラフィックが 45.06% と最も多く、次いで自然検索が 28.67% となっています。残りの Web サイトのトラフィック ソースは、紹介、ソーシャル メディア、ディスプレイ広告、有料検索によって構成されます。
顔をハグするユーザーグループとは何ですか?
Hugging Face は、主に人工知能研究者、データ サイエンティスト、開発者からなる多様なユーザー ベースを惹きつけています。
2023 年の時点で、このプラットフォームには 120 万人を超える登録ユーザーがいます。男性が75.25％、女性が占める24.75%を占めています。
ほとんどのユーザーが集中しているのは、25 ～ 34 歳の年齢層、ユーザーベースの 36.87% を占める，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%。
Hugface のアクティブな有料ユーザー
ハグフェイスは終わりましたアクティブな有料ユーザー 1,000 人、Intel、Pfizer、Bloomberg、eBay などの有名な企業が含まれます。ハギング フェイスは、2025 年までにアクティブな有料ユーザー ベースが 1500 近く増加すると予想しています。
このプラットフォームは、AutoTrain、Spaces、Inference Endpoints などのサービスを提供し、料金はリンクされたクレジット カードに直接請求されます。
さらに、Hugging Face は AWS や Azure などのクラウド プロバイダーと提携し、顧客の好みのクラウド設定へのシームレスな統合を可能にします。
抱き合う顔の地理的分布
ハグフェイスは人々を惹きつける地理的に異なる場所米国、インド、ロシアがコアユーザーの重要なハブとして浮上しています。
Web サイトのトラフィックを分析すると、訪問者の 25.06% を米国が占め、次いでインド (10.44%)、ロシア (7.06%) であることがわかります。
| 国 | すべての機器 | デスクトップ | モバイル |
|---|---|---|---|
| アメリカ | 6.61M | 視聴者の３８%が | 視聴者の３８%が |
| ロシア連邦 | 1.64M | 視聴者の３８%が | 視聴者の３８%が |
| 印度 | 1.62M | 視聴者の３８%が | 視聴者の３８%が |
| 日本 | 1.54M | 視聴者の３８%が | 視聴者の３８%が |
| インドネシア | 1.23M | 視聴者の３８%が | 視聴者の３８%が |
興味深いことに、デバイスの好みは地域によって異なり、米国 (68.03%) ではデスクトップ デバイスが大半を占めていますが、インド (92.28%) とロシア (86.48%) ではモバイル デバイスが好まれています。
ユーザーが顔を抱きしめるのに費やした平均時間
ユーザーが Hugging Face Web サイトに費やす時間は平均 4 分 59 秒ですが、これは OpenAI の ChatGPT、Character AI、Claude、Bing AI と比較するとかなり短いです。
資金調達と評価の統計
ここで、Hugging Face の主要な資金調達、収益、評価統計を見てみましょう。
収益と評価額
による神聖ハギング フェイスの年間経常収益 (ARR) は、2023 年末までに 7,000 万ドルに達すると推定されており、これは前年比 367% という驚異的な増加です。
収益の急増は主に、Nvidia、Amazon、Microsoft などの大手人工知能企業との有利なコンサルティング契約によるものです。同社の収益モデルには、有料の個人プラン (月額 9 ドル) とチーム プラン (月額 20 ドル) が含まれており、収益の大部分はエンタープライズ レベルのサービスによるものです。
評価面ではハグフェイスGoogle、Amazon、Nvidia、Intel、Salesforce、その他の投資家から 2.35 億 XNUMX 万米ドルの資金を調達した後、評価額は45億ドルに達します。
この相当な評価額は、Hugging Face の革新的な人工知能ソフトウェア ソリューションとマネージド サービスに対する市場の信頼を示しています。
| メトリック | 値 |
|---|---|
| 収益（2021年） | 1000万ドル |
| 評価額（2022年5月） | 20億XNUMX万ドル |
| 最新評価額（2023年8月） | 45億XNUMX万ドル |
| 総資金 | 2.35億ドル |
資金
2023年現在、Hugging Faceは資金調達に成功しています。3.95億XNUMX万米ドルの資金調達。この資金は、会社の成長計画、製品開発、新市場への拡大をサポートするために不可欠です。
Google、Nvidia、その他のテクノロジー大手などの著名な投資家は、Hugging Face のビジョンと製品に対する強い支持を表明しています。
顔をハグするとお金が儲かりますか？
2023 年、ハギング フェイスの年間経常収益 (ARR) は、前年比 7,000% 増の 367 万ドルに達すると予想されます。
収益の急増は主に、Nvidia、Amazon、Microsoft などの大手人工知能企業との有利なコンサルティング契約によってもたらされました。
同社の収益統計は次のとおりです。
| 年 | 収益 (ARR) | 成長率（年/年） |
|---|---|---|
| 2022年 | 1000万ドル | 適用できない |
| 2023年 | 7000万ドル | 視聴者の３８%が |
顔をハグしてお金を稼ぐ方法（収益モデル）
Hugging Face は、サブスクリプション プラン、エンタープライズ ソリューション、クラウド サービスなどの複数のチャネルを通じて収益を生み出しています。 Hugging Face がどのようにしてお金を稼ぐのかについて詳しく説明します。
- 定期購入プラン:
- 提供：ハグフェイス個人およびチームのサブスクリプションプランの価格はそれぞれ月額 9 ドルと月額 20 ドルです。
- これらのプランにより、ユーザーはプライベート データセットの表示、推論機能、新機能への早期アクセスなどの高度な機能にアクセスできるようになります。
- エンタープライズ ソリューション:
- クラウドサービス:
- ハグ顔クラウドプラットフォームを通じて提供モデルのホスティング、推論、最適化などの NLP および AI サービス。
- ユーザーは、モデルのホスティングと最適化のコストを含む、これらのサービスの使用量に基づいて支払います。
- 市場でのポジショニング:
市場での地位と競争
直接的および間接的な競合他社
Hugging Face は、急速に成長している生成人工知能市場、特に大規模な言語モデルと視覚モデルで競争しています。
ChatGPT や Google Bard の直接の競合相手ではありません。戦略的パートナーシップと企業が使用する AI モデルの商用化を通じて競争する。
たとえば、Hugging Face と AWS とのパートナーシップは、開発者が生成 AI アプリケーションをデプロイしやすくすることを目的としています。
類似ウェブのデータによると、以下の表は概要を示しています。ハグフェイスの主な競合他社、注力している業界、および 2023 年 12 月に受けた合計訪問数:
| 秩 | 競合他社選手 | 業界の焦点 | 総訪問数（2023年12月） | グローバルランキング |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 論文とコード.com | 機械学習の研究と実装 | 2.2M | #29,926 |
| 2 | openai.com | 高度人工知能システム (GPT-4) | 1.6B | #25 |
| 3 | civitai.com | 安定普及AIアートモデル | 24.2M | #1,301 |
| 4 | 数千のデータベース | 機械学習モデルの追跡と比較 | 1.6M | #32,001 |
| 5 | github.com | ソフトウェア開発とオープンソースコラボレーション | 424.8M | 第78章章 |
| 6 | raw.githubusercontent.com | – | 7.7M | #11,474 |
| 7 | 安定したディフュージョンウェブ.com | 芸術作品の安定的普及オンラインデモンストレーション | 3.5M | #19,080 |
| 8 | コンセプト.so | ワークスペースの生産性向上ツール | 141.2M | 第200章章 |
| 9 | コピー.com | 機械学習モデル用のクラウド API | 7.7M | #7,370 |
| 10 | 安定性.ai | 人工知能技術の開発 | 3.5M | 第19790章章 |
顔を抱きしめる方法で競合他社との差別化が図れます
フェイスハグに関するその他の重要な統計
トラフィック、収益、人口統計などに加えて、Hugging Face について知っておくべき統計は他にもたくさんあります。それらを見てみましょう:
Huofian はどのような製品を作成しましたか?
2020年に彼らは立ち上げました自動トレーニングと推論 API法人顧客をターゲットとしたその他の製品。
2023 年 4 月に、オープンソースで人工知能を生成ハグチャット。
彼らの有名なプロジェクトBLOOM は 1760 億のパラメータを持つ大規模な言語モデルです、2022 年 7 月にリリースされた、大規模な言語モデルへの取り組みを示しています。 BLOOM は GPT-3 に似ており、複数の言語とプログラミング言語をサポートしています。
Hugging Face は、コード リポジトリとディスカッションをホストするための autoML ソリューションと Hugging Face Hub プラットフォームも提供します。
彼らのNLP ライブラリは次のように設計されています。データセットとツールを提供することで NLP を民主化します。 Hugging Face は、900 人の研究者が大規模な多言語データセットでモデルをトレーニングする研究イニシアチブである BigScience を管理しており、大手テクノロジー企業の間で人気があります。
BERT や DistilBERT などのモデル毎週大量のダウンロードがあり、AI コーディング アシスタント StarCoder は 80 のプログラミング言語をサポートしています。
ハグ顔AWS と提携して、Amazon SageMaker で NLP モデルをデプロイするための深層学習コンテナを提供します。
Hugging Face はいくつのモデルとデータセットをホストしますか?
それ以上のものがあります300,000 のモデル、250,000 のデータセット、および 250,000スペースを確保し、最も幅広いコレクションを提供します。
Hugging Face Hub は 350,000 を超えるモデル、75,000 のデータセット、150,000 のデモ アプリケーションをホストし、コラボレーションとイノベーションを促進します。を通して130を超えるアーキテクチャをサポート100 以上の言語で 75,000 以上のデータ セットがあり、ユーザーはさまざまなリソースにアクセスできます。
さらに、Hugging Face は、BERT や GPT-2 などの一般的な機械学習モデルと、モデル予測を評価するためのメトリクス ライブラリをホストします。
従業員データを活用する
Hugging Face の従業員数は 279 名に増加し、昨年より 39% 増加し、会社の大幅な拡大を示しています。
同社は年間売上高が 4,000 万ドル、従業員 143,487 人当たりの売上高が約 XNUMX ドルになると予想しています。
さらに、Hugging Faceは2023年8月時点で総額2.35億40万ドルの資金を調達しており、現在の評価額はXNUMX億ドルとなっている。
次の表は、Hugging Face の従業員統計をまとめたものです。
| メトリック | 値 |
|---|---|
| 現役従業員数 | 第279章章 |
| 従業員の成長 | 視聴者の３８%が |
| 推定年収 | 4000万ドル |
| 従業員一人当たりの収益 | $143,487 |
| 総資金 | 2.35億ドル |
| 評価 | 40億XNUMX万ドル |
GitHub で Hugging Face には星がいくつありますか?
Hugging Face には GitHub 上に多数のスターがあり、その人気とコミュニティへの関与を示しています。
Hugging Face の Transformers ツールには、GitHub 上に 121,000 個のスターが付いています、開発者ツールの成功の尺度として見られることがよくあります。
比較すると、Meta の人気の機械学習フレームワーク PyTorch には 76,000 個のスターがあり、Google の TensorFlow には 181,000 個のスターがあります。 Snowflake の Streamlit には 30,500 個のスターがあり、Gradio には 26,000 個のスターがあります。
要約
ここでは、顔をハグする際に必要な基本的な統計をすべて示します。
Hugging Face の目覚ましい成長、特にその革新的な AI モデルとコラボレーション プラットフォームは本当に印象的です。
ハグフェイスはこの急成長の勢いを維持できるだろうか？ハグフェイスは今後も拡大し続けると思いますか？
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