Hugging Face: как бесплатно пользоваться самым большим каталогом ИИ⁠-⁠моделей

Для решения большинства задач на Hugging Face можно найти подходящую ИИ-модель.

Одна хорошо распознает речь, другая генерирует изображения, третья переводит тексты, а четвертая умеет то же самое, но уже для конкретного языка или формата данных. На Hugging Face собраны тысячи таких моделей, а еще готовые приложения и наборы данных.

Расскажу, чем интересна платформа Hugging Face и как ею пользоваться.

Модели на площадку добавляют разработчики, исследователи и обычные энтузиасты, а другие участники сообщества могут их запускать, сохранять к себе, дорабатывать под свои задачи и делиться результатами с другими пользователями. Кроме самих нейросетей на платформе публикуют датасеты для их обучения и готовые приложения, созданные на основе этих моделей.

Hugging Face рассчитана как на продвинутых пользователей, так и на новичков. Вот основные преимущества платформы.

➕ Можно бесплатно пробовать разные нейросети. Для этого не придется регистрироваться и оформлять подписку в десятках сервисов. Каталог не заменит специализированные сервисы целиком, но позволит понять, какие инструменты лучше подходят для ваших задач.

➕ Не нужно разбираться с установкой. Большинство моделей можно запустить прямо на серверах Hugging Face, поэтому не нужна мощная видеокарта и специальные знания о том, как развернуть нейросеть на собственном компьютере. Достаточно открыть понравившуюся модель в браузере.

➕ На платформе сложилось активное сообщество. Пользователи площадки постоянно дорабатывают инструменты и делятся результатами. Они делают модели менее требовательными к железу, подстраивают их под конкретные задачи и объединяют возможности разных нейросетей. Благодаря этому на платформе доступно огромное количество инструментов, адаптированных для самых разных сценариев использования.

У Hugging Face есть и недостатки, которые логично вытекают из его преимуществ. Вот главные из них.

➖ Не все модели работают корректно. На Hugging Face модели может выкладывать практически любой пользователь, поэтому никто не гарантирует, что конкретная нейросеть будет работать стабильно. Часть из них вообще не запускается, а другие могут выдавать ошибки. Перед использованием стоит почитать комментарии других участников сообщества — по ним обычно можно понять, есть ли у модели проблемы.

➖ Площадка часто работает медленно. На платформе много пользователей, поэтому на бесплатном тарифе ответа приходится ждать весьма долго.

Сервис Hugging Face доступен в России — достаточно зарегистироваться. Вот как это сделать:

1. Зайдите на huggingface.co и нажмите Log In в правом верхнем углу страницы.
2. Нажмите на строчку Sign Up, которая расположена под формой входа.
3. В открывшемся окне укажите почту, придумайте логин и пароль.
4. Подтвердите почту, перейдя по ссылке из письма.
5. При желании заполните профиль — укажите имя, добавьте короткое описание, ссылку на сайт или соцсети. Этот шаг необязателен и никак не влияет на доступ к моделям.

Сайт полностью англоязычный, но разобраться в интерфейсе будет несложно. Кроме того, многие модели поддерживают русский язык, поэтому запросы к ним не обязательно писать по-английски.

При этом свободный доступ к Hugging Face не гарантирует, что все размещенные там приложения будут работать в России. Их разработчики могут устанавливать собственные географические ограничения. В таком случае для доступа может потребоваться смена IP-адреса.

Далее расскажу об основных разделах сайта: Models, Spaces и Datasets.

Models — это каталог всех моделей, загруженных на Hugging Face. Всего их более трех миллионов, а 15 тысячами можно воспользоваться прямо через интерфейс сайта.

Справа на странице расположен список моделей. Их можно отсортировать по популярности, количеству лайков или скачиваний, дате публикации или обновления, а также по числу параметров. Кроме того, можно искать нейросеть по названию. Если не знаете, какая модель вам нужна, попробуйте сортировку Trending — она показывает инструменты, которые сейчас активно обсуждают и используют.

Чтобы упростить поиск, можно задать его основные характеристики — например, указать, какого размера должна быть модель и какую задачу должна выполнять. Для этого слева на странице есть фильтры. Вот что с их помощью можно настроить:

1. Tasks. Задача, которую должна выполнять модель, — например, генерация текста, перевод, работа с изображениями или распознавание речи. Если вы просто хотите найти модель для конкретной цели, в первую очередь используйте этот фильтр.
2. Libraries. Библиотека, с которой работает модель, — например, Transformers, PyTorch или Diffusers. Обычному пользователю этот фильтр чаще всего не нужен.
3. Languages. Язык, с которым работает модель. Можно выбрать сразу несколько вариантов.
4. Licenses. Лицензия модели. По ней можно понять, на каких условиях разрешено ее использовать, в том числе подходит ли она для коммерческих проектов.

То есть не обязательно знать название нужной модели заранее. Можно сначала указать, что именно вы хотите сделать, а уже потом посмотреть подходящие варианты.

Открыв карточку модели, вы увидите описание — что она умеет и для чего подходит. Кроме того, на странице многих популярных нейросетей есть виджет, в котором ее можно протестировать — например, попросить text-to-image-модель сгенерировать картинку. Ничего устанавливать для этого не нужно — результат появится прямо в браузере.

Если виджета нет, протестировать модель прямо на странице не получится. Но это не значит, что с ней нельзя поработать без навыков программирования: попробуйте поискать ее в Spaces.

Возможно, там уже есть готовое приложение на основе этой модели с интерфейсом для работы в браузере.

Spaces — самый дружелюбный раздел платформы для непрограммистов. Здесь участники сообщества выкладывают мини-приложения на основе ИИ-моделей. Разбираться в коде вообще не нужно — просто откройте готовый интерфейс, введите запрос и получите результат.

Чтобы открыть понравившийся вариант, достаточно нажать на его карточку.

У большинства приложений интерфейс устроен похожим образом: в одном окне вы пишете текстовый запрос или загружаете файл, а в соседнем нейросеть показывает результат.

Рядом могут находиться дополнительные настройки — например, размеры изображения, характеристики голоса или другие параметры генерации.

С настройками можно поэкспериментировать, если хочется получить другой результат. Но для знакомства обычно достаточно значений по умолчанию.

У многих приложений есть вкладка Community. Там пользователи могут обсуждать работу аппа, задавать вопросы автору, сообщать об ошибках и делиться результатами генерации.

Поэтому перед использованием незнакомого приложения бывает полезно заглянуть в эту вкладку.

Следует учитывать, что часть приложений отвечает на запросы медленно, потому что запускается на общих бесплатных серверах.

Некоторые инструменты авторы и вовсе забрасывают, и те перестают работать.

Datasets — самый специфический из трех разделов. Здесь хранится около миллиона наборов данных: тексты, изображения, аудиозаписи, таблицы — все, на чем разработчики обучают и проверяют модели.

Например, есть датасет с несколькими десятками тысяч отзывов о фильмах, размеченных как позитивные и негативные. Исследователи и разработчики используют его, чтобы проверить, хорошо ли модель угадывает настроение текста. Благодаря готовому набору данных им не нужно самостоятельно собирать и размечать тысячи отзывов вручную. Похожие готовые наборы доступны практически для любой популярной задачи.

У каждого датасета есть карточка с описанием: что внутри, для какой задачи он собран, какой объем имеет. Навигация в разделе устроена по тому же принципу, что и в Models. Можно фильтровать наборы по дате, популярности и основным характеристикам — типу данных, размеру, формату и языку. Для некоторых датасетов явно указана возможность их коммерческого использования. Кроме того, у многих есть встроенный просмотрщик таблиц.

Пользоваться платформой можно полностью бесплатно, и для знакомства с нейросетями этого хватает. Если вы устали ждать в очередях при генерации картинок или быстро исчерпываете суточный лимит на вычисления, можно оформить подписку.

Чтобы купить подписку, нажмите Pricing и выберите план. Для оплаты потребуется иностранная банковская карта.

1. Hugging Face — большая открытая площадка для работы с ИИ. Здесь собраны нейросетевые модели, датасеты и готовые приложения для самых разных задач.
2. Многие нейросети можно попробовать бесплатно и прямо в браузере. Не нужен мощный компьютер, сложная установка и отдельная подписка на каждый сервис.
3. Новичкам проще всего начинать с раздела Spaces. Там собраны готовые приложения с понятным интерфейсом, которые позволяют пользоваться нейросетями без специфических знаний.
4. У платформы есть недостатки. Некоторые модели и приложения работают нестабильно, а на бесплатных серверах иногда приходится долго ждать результата.
5. Для знакомства бесплатного тарифа достаточно. На подписку стоит переходить, только если вам понадобятся дополнительные вычислительные ресурсы, хранилище или более высокий приоритет.