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Spaces Spaces 개요 Spaces GPU 업그레이드 Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Spaces 디스크 사용량 및 저장소 Spaces 사용자 지정 도메인 MCP 서버로 사용 가능한 Spaces Spaces를 에이전트 도구로 API 엔드포인트로 사용하는 Spaces Gradio Spaces Streamlit Spaces Static HTML Spaces Docker Spaces Space 임베드하기 Docker로 Spaces 실행 Spaces 구성 참조 HF로 로그인 버튼 주요 Spaces Spaces 변경 이력 고급 주제
Storage Buckets new 컨테이너 이미지 new Jobs Jobs 개요 빠른 시작 Pricing and Billing 작업 관리 구성 Docker 이미지 사용 모델 서빙 모델 학습 예제 및 튜토리얼 대규모 데이터셋 처리 Schedule Jobs Webhook 자동화 참고
에이전트 에이전트 개요 AI 에이전트를 위한 Hugging Face CLI Hugging Face MCP 서버 Hugging Face Agent Skills HF SDK를 사용하여 에이전트 구축하기 llama.cpp를 활용한 로컬 에이전트 에이전트 라이브러리 세션 추적 형식
기타 라이브러리
Hub는 오픈 소스 생태계의 수십 개의 라이브러리를 지원합니다. huggingface_hub Python 라이브러리를 사용하면 Hub에서 모델을 공유하도록 설정하는 것이 쉽습니다. Hub는 많은 라이브러리를 지원하며, 이 지원 범위를 확장하는 작업을 진행 중입니다. Machine Learning을 발전시키는 오픈 소스 라이브러리들을 Hub에 환영합니다.
아래 표는 지원되는 라이브러리와 통합 수준을 요약합니다. 지원되는 모든 라이브러리는 the model-libraries.ts 파일에서 찾을 수 있습니다.
| 라이브러리 | 설명 | 추론 제공자 | Widgets | Hub에서 다운로드 | Hub에 푸시 |
|---|---|---|---|---|---|
| 어댑터 | 매개변수 효율적이고 모듈형인 미세 조정을 위한 통합된 Transformers 추가 기능. | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| AllenNLP | PyTorch 기반의 오픈소스 NLP 연구 라이브러리입니다. | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 소행성 | PyTorch 기반 오디오 소스 분리 툴킷 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| BERTopic | BERTopic은 텍스트와 이미지를 위한 토픽 모델링 라이브러리입니다 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Diffusers | 확산 모델의 추론 및 훈련을 위한 모듈형 툴박스 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| docTR | PyTorch & TensorFlow에서 OCR 관련 작업을 위한 모델 및 데이터셋 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| ESPnet | 엔드투엔드 음성 처리 툴킷 (예: TTS) | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| fastai | 최신 기술 기반의 고품질 출력을 통해 빠르고 정확한 모델을 학습하는 라이브러리 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Keras | JAX, TensorFlow, PyTorch를 지원하는 오픈소스 멀티백엔드 딥러닝 프레임워크 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| KerasNLP | Keras 위에 구축된 자연어 처리 라이브러리로, TensorFlow, JAX, PyTorch와 네이티브로 작동합니다. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| TF-Keras (레거시) | TensorFlow 및 그 생태계를 활용하여 모델을 구축하는 일관되고 단순한 API를 사용하는 레거시 라이브러리. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| Flair | 최첨단 NLP를 위한 매우 간단한 프레임워크. | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| MBRL-Lib | MBRL 알고리즘의 PyTorch 구현. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| MidiTok | 상징적 음악/MIDI 파일용 Tokenizers | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| ML-Agents | Unity로 만든 게임과 시뮬레이션을 지능형 에이전트 학습 환경으로 사용할 수 있도록 합니다. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| MLX | Apple이 만든 Apple silicon 기반의 모델 학습 및 서빙 프레임워크. | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| NeMo | 연구자를 위해 구축된 대화형 AI 툴킷 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| OpenCLIP | OpenAI의 CLIP 오픈소스 구현 라이브러리 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| PaddleNLP | PaddlePaddle 기반의 사용하기 쉽고 강력한 NLP 라이브러리 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| PEFT | 최신 기술의 매개변수 효율적 미세 조정 라이브러리 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Pyannote | 화자 분리(speaker diarization)를 위한 신경망 구성 요소 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| PyCTCDecode | 언어 모델이 지원하는 음성 인식용 CTC 디코딩 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Pythae | Python에서 생성형 오토인코더를 위한 통합 프레임워크 | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| RL-Baselines3-Zoo | Stable Baselines3를 사용하는 강화 학습용 학습 프레임워크 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Sample Factory | 고처리량 비동기 강화 학습을 위한 코드베이스 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Sentence Transformers | 문장, 단락, 이미지를 위한 dense 벡터 표현을 계산합니다. | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| SetFit | Sentence Transformers를 활용한 효율적인 few-shot 텍스트 분류 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| spaCy | Python과 Cython을 활용한 고급 자연어 처리 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| SpanMarker | 익숙하고 단순하며 최첨단 수준의 Named Entity Recognition. | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Scikit Learn (skops 사용) | Python으로 기계 학습 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Speechbrain | PyTorch 기반 음성 툴킷 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| Stable-Baselines3 | PyTorch 기반의 신뢰할 수 있는 딥 강화 학습 알고리즘 구현 모음 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| TensorFlowTTS | 실시간 최첨단 음성 합성 아키텍처. | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Timm | 이미지 모델, 스크립트, 사전 학습된 가중치 등의 컬렉션 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Transformers | PyTorch, TensorFlow, JAX를 위한 최첨단 자연어 처리 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Transformers.js | 최첨단 웹용 Machine Learning. 서버 없이 🤗 Transformers를 브라우저에서 바로 실행하세요! | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Unity Sentis | Unity 3D 게임 엔진용 추론 엔진 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
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