Hugging Face는 사용자가 머신러닝 프로젝트에서 협업할 수 있는 인공지능 플랫폼입니다. 모델 교육 및 배포를 위한 오픈 소스 플랫폼을 호스팅합니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야를 다루는 20개 이상의 모델을 보유하고 있습니다.
이 기사에서는 Hugging Face에 대해 더 많이 알아야 할 모든 중요한 통계를 공유합니다.
Hugging Face의 주요 통계를 살펴보기 전에, 놓치지 말아야 할 Hugging Face의 간략한 역사를 소개합니다.
Hugging Face란 무엇이며, 누가, 왜, 언제 만들었는지
포옹하는 얼굴뉴욕에 본사를 둔 프랑스계 미국인 회사입니다.프랑스 기업가에 의해클레망 들랑그,줄리앙 쇼몽和토마스 울프2016년 설립.
처음에는 10대를 겨냥한 제품을 개발했다.챗봇 애플리케이션, 그리고 챗봇 모델을 오픈소스화한 후 머신러닝 플랫폼으로 전환했습니다.
회사의 플랫폼인 Hugging Face Hub는 사용자가 오픈 소스 코드를 사용하여 NLP 및 ML 모델을 개발, 교육 및 배포할 수 있는 협업 공간 역할을 합니다.
Hugging Face는 사용자가 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 사전 훈련된 모델을 제공하여 모델 개발을 단순화함으로써 AI를 민주화하고 개발자가 더 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
Hugging Face Datasets 라이브러리를 통해 사용자 친화적인 텍스트 사전 처리 태거와 대규모 NLP 데이터 세트 저장소를 제공하여 데이터 과학자, 연구원 및 ML 엔지니어의 프로젝트를 지원합니다.
또한 Hugging Face는 자연어 처리 애플리케이션에 맞춰진 Transformer 라이브러리로 유명합니다.
주요 포옹 얼굴 통계 개요
얼굴을 껴안는다는 것은 무엇을 의미하며 이모티콘을 사용하는 이유는 무엇입니까?
"포옹 얼굴"은 창립자가 전통적인 세 글자 주식 기호 대신 이모티콘을 사용하여 기업을 공개하는 최초의 회사가 되기를 원했기 때문에 선택되었습니다.
그들은 얼굴 이모티콘이 자신이 가장 좋아하는 이모티콘이고 회사에 기억에 남는 독특한 이름이 될 것이라고 생각했기 때문에 얼굴 이모티콘을 채택하기로 결정했습니다.
모든 일이 순조롭게 진행되고 있어 Hugging Face 커뮤니티에서는 이 이름을 받아들였으며 이 이름은 기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 인기 있는 이름이 되었습니다.유명한 브랜드.
웹사이트 트래픽 및 사용자 인구통계
페이스허깅이 얼마나 많은 웹사이트 트래픽을 유도할 수 있나요?
Hugging Face는 잘 알려진 인공지능 플랫폼이자 커뮤니티로, 최근 트래픽이 안정적으로 유지되고 있습니다.
2024년 1월 해당 웹사이트는 2881만 건의 방문을 기록했으며, 사용자는 방문당 평균 10분 39초를 소비했습니다. 다만, 트래픽은 11월에 비해 소폭 감소해 -19.5%를 기록했다.
Hugging Face의 주요 독자층은 미국에 있지만 러시아, 인도, 일본, 인도네시아에서도 많은 독자층을 보유하고 있습니다.
사이트의 트래픽은 장치 사용 측면에서 나누어지며 데스크톱이 방문의 68.03%를 차지하고 모바일 장치(31.97%)와 태블릿(7.22%)이 그 뒤를 따릅니다.(기기 사용량에 대한 일부 데이터는 다양하지만 데스크톱 사용량은 약 70-75%입니다.)
마케팅 채널별로는 직접 트래픽이 45.06%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 자연 검색이 28.67%로 그 뒤를 잇고 있습니다. 추천, 소셜 미디어, 디스플레이 광고 및 유료 검색이 웹사이트 트래픽 소스의 나머지 부분을 구성합니다.
얼굴을 포옹하는 사용자 그룹은 무엇입니까?
Hugging Face는 주로 인공지능 연구자, 데이터 과학자, 개발자로 구성된 다양한 사용자 기반을 확보하고 있습니다.
2023년 기준으로 이 플랫폼에는 다음을 포함하여 120만 명 이상의 등록 사용자가 있습니다.남성이 75.25%, 여성이 차지24.75%를 차지합니다.
대부분의 사용자가 집중되어 있는 곳은25~34세 연령층, 사용자 기반의 36.87% 차지，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%。
Hugface의 활성 유료 사용자
포옹 얼굴이 끝났습니다.활성 유료 사용자 1,000명여기에는 Intel, Pfizer, Bloomberg 및 eBay와 같은 잘 알려진 회사가 포함됩니다. Hugging Face는 2025년까지 활성 유료 사용자 기반이 거의 1500명까지 증가할 것으로 예상합니다.
플랫폼은 AutoTrain, Spaces 및 Inference Endpoints와 같은 서비스를 제공하며 요금은 연결된 신용 카드로 직접 청구됩니다.
또한 Hugging Face는 AWS 및 Azure와 같은 클라우드 제공업체와 제휴하여 고객이 선호하는 클라우드 설정에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.
포옹하는 얼굴의 지리적 분포
포옹 얼굴은 사람들을 끌어들입니다.다양한 지리적 위치미국, 인도, 러시아가 핵심 고객의 주요 허브로 떠오르고 있습니다.
웹사이트 트래픽을 분석해 보면 미국이 방문자의 25.06%를 차지하고 있으며 인도(10.44%), 러시아(7.06%)가 그 뒤를 잇는 것으로 나타났습니다.
| 국가 | 모든 장비 | 데스크탑 | 이동하는 |
|---|---|---|---|
| 미국 | 6.61M | 68.35% | 31.65% |
| 러시아 연방 | 1.64M | 50.87% | 49.13% |
| 印度 | 1.62M | 73.01% | 26.99% |
| 日本 | 1.54M | 71.76% | 28.24% |
| 印尼 | 1.23M | 19.54% | 80.46% |
흥미롭게도 기기 선호도는 지역에 따라 다르며, 데스크톱 기기가 미국(68.03%)을 지배하는 반면, 모바일 기기는 인도(92.28%)와 러시아(86.48%)에서 선호됩니다.
사용자가 얼굴을 껴안고 보낸 평균 시간
사용자는 Hugging Face 웹사이트에서 평균 4분 59초를 소비하며 이는 OpenAI의 ChatGPT, Character AI, Claude 또는 Bing AI에 비해 상당히 낮습니다.
자금조달 및 가치평가 통계
이제 Hugging Face의 주요 자금 조달, 수익 및 가치 평가 통계를 살펴보겠습니다.
수익 및 가치 평가
에 따르면신성한Hugging Face는 2023년 말까지 연간 반복 수익(ARR)이 7,000천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 이는 전년도에 비해 367% 인상적인 증가입니다.
매출 급증은 주로 엔비디아, 아마존, 마이크로소프트 등 주요 인공지능 기업과의 수익성 있는 컨설팅 계약에 따른 것이다. 회사의 수익 모델에는 유료 개인 요금제(월 9달러)와 팀 요금제(월 20달러)가 포함되며, 수익의 상당 부분이 기업 수준 서비스에서 발생합니다.
밸류에이션 측면에서는 Hugging FaceGoogle, Amazon, Nvidia, Intel, Salesforce 및 기타 투자자로부터 2.35억 XNUMX만 달러의 자금을 조달한 후 가치 평가45억 달러까지.
이러한 상당한 가치 평가는 Hugging Face의 혁신적인 인공 지능 소프트웨어 솔루션 및 관리 서비스에 대한 시장의 신뢰를 보여줍니다.
| 公制 | 값 |
|---|---|
| 수익(2021년) | 1000만달러 |
| 평가액(2022년 5월) | 20 억 달러 |
| 최신평가(2023년 8월) | 45 억 달러 |
| 총 자금 | 2.35억 달러 |
자금
2023년 현재 허깅페이스 육성에 성공했습니다.3.95억 XNUMX만 달러의 자금 조달. 자금은 회사의 성장 계획, 제품 개발 및 새로운 시장으로의 확장을 지원하는 데 매우 중요합니다.
Google, Nvidia 및 기타 거대 기술 기업과 같은 저명한 투자자들은 Hugging Face의 비전과 제품에 대한 강력한 지지를 표명했습니다.
얼굴을 껴안으면 돈을 벌 수 있나요?
2023년에 Hugging Face의 연간 반복 수익(ARR)은 전년 대비 7,000% 증가한 367천만 달러에 도달할 것입니다.
매출 급증은 주로 Nvidia, Amazon 및 Microsoft와 같은 선도적인 인공 지능 회사와의 수익성 있는 컨설팅 계약에 의해 주도되었습니다.
회사의 수익 통계는 다음과 같습니다.
| 年 | 수익(ARR) | 성장률(년/년) |
|---|---|---|
| 2022 년 | 1000만달러 | 해당 없음 |
| 2023 년 | 7000만달러 | 367% |
얼굴 포옹으로 돈 버는 방법 (수익 모델)
Hugging Face는 구독 요금제, 기업 솔루션, 클라우드 서비스 등 다양한 채널을 통해 수익을 창출합니다. Hugging Face가 수익을 창출하는 방법에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.
- 구독 계획:
- 허깅페이스 제공개인 및 팀 구독가격은 각각 월 9달러, 월 20달러입니다.
- 이러한 플랜을 통해 사용자는 개인 데이터 세트 보기, 추론 기능, 새로운 기능에 대한 조기 액세스와 같은 고급 기능에 액세스할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 솔루션:
- 클라우드 서비스:
- 포옹하는 얼굴클라우드 플랫폼을 통해 제공모델 호스팅, 추론, 최적화 등 NLP 및 AI 서비스.
- 사용자는 모델 호스팅 및 최적화 비용을 포함하여 이러한 서비스 사용량에 따라 비용을 지불합니다.
- 시장 포지셔닝:
시장 지위와 경쟁
직접적, 간접적 경쟁자
Hugging Face는 빠르게 성장하는 생성 인공 지능 시장, 특히 대규모 언어 및 비전 모델에서 경쟁하고 있습니다.
ChatGPT 또는 Google Bard의 직접적인 경쟁자는 아닙니다.기업이 사용하는 AI 모델의 전략적 파트너십 및 상용화를 통해 경쟁.
예를 들어, Hugging Face와 AWS의 파트너십은 개발자가 생성 AI 애플리케이션을 더 쉽게 배포할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
유사한 웹(Similarweb)의 데이터에 따르면 아래 표는 다음과 같습니다.Hugging Face의 주요 경쟁사, 업계 중점 사항, 2023년 12월에 받은 총 방문 수:
| 秩 | 경쟁자 | 업계 중심 | 총 방문수(2023년 12월) | 글로벌 랭킹 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 논문 및 code.com | 머신러닝 연구 및 구현 | 2.2M | #29,926 |
| 2 | openai.com | 첨단인공지능시스템(GPT-4) | 1.6B | #25 |
| 3 | civitai.com | 안정적인 확산 AI 아트 모델 | 24.2M | #1,301 |
| 4 | 수천 개의 데이터베이스 | 기계 학습 모델 추적 및 비교 | 1.6M | #32,001 |
| 5 | github.com | 소프트웨어 개발 및 오픈 소스 협업 | 424.8M | 제 78 장 |
| 6 | raw.githubusercontent.com | - | 7.7M | #11,474 |
| 7 | stablediffusionweb.com | 예술창작 온라인 시연의 안정적인 확산 | 3.5M | #19,080 |
| 8 | 컨셉.so | 작업 공간 생산성 도구 | 141.2M | 제 200 장 |
| 9 | copy.com | 머신러닝 모델을 위한 Cloud API | 7.7M | #7,370 |
| 10 | 안정성.ai | 인공지능 기술개발 | 3.5M | 제 19790 장 |
얼굴을 껴안는 방식이 경쟁사와 차별화됩니다.
페이스허그의 기타 중요한 통계
트래픽, 수익, 인구 통계 외에도 Hugging Face에 대해 알아야 할 다른 많은 통계가 있습니다. 그것들을 살펴보겠습니다:
Huofian은 어떤 제품을 만들었나요?
2020년에 그들은 출시했습니다.자동 학습 및 추론 API기업 고객을 대상으로 한 기타 제품.
2023년 4월에 출시되었습니다.인공지능을 생성하는 오픈소스포옹챗.
그들의 유명한 프로젝트BLOOM은 1760억 개의 매개변수를 갖춘 대규모 언어 모델입니다.2022년 7월에 출시된 는 대규모 언어 모델에 대한 의지를 보여줍니다. BLOOM은 GPT-3와 유사하며 여러 언어 및 프로그래밍 언어를 지원합니다.
Hugging Face는 코드 저장소 및 토론 호스팅을 위한 autoML 솔루션과 Hugging Face Hub 플랫폼도 제공합니다.
他們 的NLP 라이브러리는 다음과 같이 설계되었습니다.데이터 세트와 도구를 제공하여 NLP를 민주화합니다. Hugging Face는 대규모 기술 기업에서 인기가 있는 대규모 다국어 데이터 세트에 대한 모델을 훈련하는 900명의 연구원으로 구성된 연구 이니셔티브인 BigScience를 관리합니다.
BERT 및 DistilBERT와 같은 모델매주 많은 다운로드가 이루어지고 있으며 AI 코딩 도우미 StarCoder는 80개의 프로그래밍 언어를 지원합니다.
포옹하는 얼굴Amazon SageMaker에서 NLP 모델 배포를 위한 딥 러닝 컨테이너를 제공하기 위해 AWS와 파트너십을 맺었습니다.
Hugging Face는 몇 개의 모델과 데이터세트를 호스팅하나요?
그것은보다 더 많은 것을 가지고 있습니다모델 300,000개, 데이터 세트 250,000개, 데이터 세트 250,000개공간, 가능한 가장 광범위한 컬렉션을 제공합니다.
Hugging Face Hub는 350,000개 이상의 모델, 75,000개 이상의 데이터세트, 150,000개 이상의 데모 애플리케이션을 호스팅하여 협업과 혁신을 촉진합니다. ~을 통해130개 이상의 아키텍처 지원100개 이상의 언어로 된 75,000개 이상의 데이터 세트를 통해 사용자는 다양한 리소스에 액세스할 수 있습니다.
또한 Hugging Face는 BERT 및 GPT-2와 같은 널리 사용되는 기계 학습 모델과 모델 예측 평가를 위한 Metrics 라이브러리를 호스팅합니다.
직원 데이터 수용
Hugging Face의 직원 수는 작년보다 279% 증가한 39명으로 늘어났으며 이는 회사의 상당한 확장을 의미합니다.
회사는 연간 매출 4,000천만 달러, 직원 143,487인당 매출 약 XNUMX달러를 기대하고 있습니다.
또한 Hugging Face는 2023년 8월 현재 총 2.35억 40만 달러의 자금을 조달했으며 현재 가치는 XNUMX억 달러에 이릅니다.
다음 표에는 Hugging Face의 직원 통계가 요약되어 있습니다.
| 公制 | 값 |
|---|---|
| 활동 직원 수 | 제 279 장 |
| 직원 성장 | 39% |
| 예상 연간 수입 | 4000만달러 |
| 직원당 수익 | $143,487 |
| 총 자금 | 2.35억 달러 |
| 估價 | 40 억 달러 |
Hugging Face는 GitHub에 몇 개의 별이 있나요?
Hugging Face는 GitHub에 수많은 스타를 보유하고 있어 그 인기와 커뮤니티 참여를 보여줍니다.
Hugging Face의 Transformers 도구는 GitHub에서 121,000개의 별을 받았습니다., 개발자 도구 성공의 척도로 간주되는 경우가 많습니다.
이에 비해 Meta의 인기 있는 기계 학습 프레임워크인 PyTorch는 76,000개의 별을 갖고 있는 반면 Google의 TensorFlow는 181,000개의 별을 가지고 있습니다. Snowflake의 Streamlit에는 별이 30,500개 있고 Gradio에는 별이 26,000개 있습니다.
요약
얼굴을 껴안는 데 필요한 모든 기본 통계는 다음과 같습니다.
Hugging Face의 눈부신 성장, 특히 혁신적인 AI 모델과 협업 플랫폼은 정말 인상적입니다.
Hugging Face가 이러한 빠른 성장세를 유지할 수 있을까요? Hugging Face가 앞으로도 계속 확장될 것으로 예상하시나요?
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