Hugging Face（ハギングフェイス）について分かりやすくご紹介します。なお動画では、実際のHugging Faceのページの見方をご紹介しているので、併せてご覧ください。
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Hugging Faceとは？
AIモデルやデータセットを簡単に共有・活用できるプラットフォームです。
たとえていうなら、AI分野のGitHub。GitHubではコードを共有したり、参照したりできます。Hugging Face上では、コードではなく生成AIモデルを参照したり、自分で作ったモデルを公開したりできます。
さらに、Hugging Faceは、ユーザーがモデルを使いやすいようにTransformersなどのライブラリを提供しており、Pythonコードを書くことで簡単にモデルを使えるようサポートしています。
Hugging Face上の有名なAIモデル
利用できる生成AIモデルには、テキスト生成や画像生成、音声認識などのさまざまなAIモデルがあります。有名どころでいうと、次のようなものがあります。
- Lhama（ラマ）：Facebookで有名なMeta社が開発した生成AIモデル。大規模な言語モデルで、さまざまな自然言語処理タスクに対応。
- Gemma（ジェマ）：Google社による生成AIモデル。Geminiと同じ技術が使用され、Geminiよりも軽量。日本語も対応。
- Stable Diffusion：画像生成で有名な生成AIモデル。テキストを基に画像を生成できる
ほか様々なモデルがあり、2024年10月26日時点で、1,073,829個ものモデルが公開されています。
100万超えってすごすぎます。。
Hugging Face上のAIモデル利用方法比較表
Hugging FaceのAIモデルは、手軽に使えるようにさまざまな方法が用意されています。以下は、Hugging Face上でAIモデルを活用するための代表的な方法を、プラットフォーム別にまとめ、比較した一覧表です。
【Hugging Face上でAIモデルを参照する方法比較】
| 利用場所 | 使用方法 | 手軽さ | 自由度 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| Hugging Face上 | モデルページまたはPlaygroundで利用 | 〇 | × | Hugging Faceのサイト上で、ワンクリックでモデルを実行できますが、使用できるモデルは限定されています。 |
| ローカル上 | モデルをダウンロードして利用 | × | 〇 | ローカルで使用する場合は、十分なPCのスペックが必要です。 |
| Google Colab上 | モデルをダウンロードして利用 | 〇 | △ | Google Colab上ではGPUを無料で使えます。 |
| Webアプリ連携 | Serverless API (無料・有料) | 〇 | △ | 無料版はテストや小規模なアプリに便利です。対応しているモデルは限られていますし、レートリミット(一定期間に送信できるリクエスト数）の制限もあります。
有料のProアカウントでは、レートリミットが拡張されます。* |
| APIエンドポイントの作成 (有料) | × | 〇 | 専用エンドポイントにより安定したサービス提供が可能。ただ1時間につき0.5ドル、といった形で利用料がかかってきます。利用料は使用するリソース（CPU, GPUなど）のスペックによって異なります。 |
*ServerlessAPIのレートリミットは、下記のページをご覧ください。
上記の表は、AIモデルをそのまま試す方法をご紹介しています。他にも、AWSなどのクラウドソリューションにモデルをダウンロードして使用する方法もあります。また、AutoTrainなどの手法でモデルをカスタマイズしたり、Hugging Face Spacesを使って他の人が作成したアプリケーションを利用したりすることも可能です。
なお上記の表は、下記動画でも詳しく解説しています。Playgroundを実際に動かしてみたりしています。文字だけでは分かりにくいかと思うので、動画も併せてご参照ください。
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さいごに
色々とありますが、「まずはちょっと試してみたい」という場合は、Google Collaboratoryを使う方法がおすすめです。Google Colab上ではGPUを無料で使えます。ローカル環境で高性能なPCがない場合でも手軽に始められます。
詳しい方法は、下記動画でご紹介しています。悩んだら見てくださいね。
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