Hugging Face verzeichnet 31.232.542 monatliche Besuche mit +0,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig“. StackRef verzeichnet 765 monatliche Besuche mit +184,4 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.
Die offene Plattform, auf der die ML-Community Modelle, Datensätze und KI-Apps hostet
Erfahrene Cloud-, DevOps- und Sicherheitsberatung plus selbst gehosteter Hackathon-Manager
| Dimension / Kennzahl | ||
|---|---|---|
| Offizielle Domain | huggingface.co | stackref.com |
| Preismodell | Freemium, Kostenpflichtig | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 31,23 Mio. (31.232.542) | 765 (765) |
| MoM-Traffic-Delta | +40.246 (+0,1 %) | +496 (+184,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (19,1 %) | 🇮🇩 Indonesien (100 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 13,4 Mio. | 305 |
| Nutzerbewertung | 4,8 | 4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Die offene Plattform, auf der die ML-Community Modelle, Datensätze und KI-Apps hostet
Millionen Modelle und Hunderttausende Datensätze durchsuchen, herunterladen und veröffentlichen – inklusive Model Cards, Versionierung und Zitationsangaben.
Gradio-, Streamlit- oder statische Apps direkt aus einem Repository deployen, um Modelle zu zeigen, zu vergleichen oder per Link zu teilen.
Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL und smolagents decken Training, Fine-Tuning und Inferenz durchgängig ab.
Inference Providers leiten eine einzige API zu Zehntausenden Modellen mehrerer Anbieter; Inference Endpoints starten bei Bedarf dedizierte GPU-Hardware.
Erfahrene Cloud-, DevOps- und Sicherheitsberatung plus selbst gehosteter Hackathon-Manager
Praxisnahe Architektur, Sicherheit und Kostenoptimierung über AWS, GCP und Azure, geleitet von einem CISSP-zertifizierten Architekten mit über 20 Jahren Erfahrung.
Fokussierte Einsätze zur Härtung von Cloud-Umgebungen und Unterstützung von Compliance, mit Betonung auf robuste, gut governierte Infrastruktur.
Praktische Arbeit zur Senkung der Cloud-Kosten und richtigen Dimensionierung der Infrastruktur, ohne die Zuverlässigkeit zu opfern.
Ein selbst entworfener, selbst gehosteter, durchgängiger Manager für interne Hackathons mit Sandbox-Umgebungen und KI-Scoring für Innovationsveranstaltungen.
SpezialisiertEin einheitliches API-Gateway, das Anfragen über Hunderte von Sprachmodellen leitet, aber kein Datensatz-Hosting bietet.
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Kostenlos / Open SourceEnables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
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SpezialisiertFocuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs.
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SpezialisiertEine API für über 1.500 produktionsreife Generative-Media-Modelle
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Kostenlos / Open SourceEin alternatives Open-Source-Modellarchiv und Community-Hub mit umfangreichen regionalen Modellen und Online-Demos.
Kostenlos / Open SourceEin alternatives Open-Source-Modellarchiv und Community-Hub mit umfangreichen regionalen Modellen und Online-Demos.
Bietet robuste serverlose Inferenz- und Fine-Tuning-APIs für Open-Source-Modelle als Ersatz für Hugging Faces gehostete Endpunkte.
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Bietet Cloud-APIs zum Ausführen und Fine-Tuning von ML-Modellen zu einfacheren Preisen als eigene Infrastruktur.
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Kostenlos / Open SourceUnsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video generation, and an OpenAI-compatible API your existing tools can connect to.
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Kostenlos / Open SourceGoogles Framework mit allem an Bord für skalierbare Web-Apps
Liefert ultraschnelle serverlose Inferenz für Open-Weight-Modelle und priorisiert Produktionsdurchsatz vor Community-Datenaustausch.
Bietet kostengünstige serverlose Inferenz und GPU-Miete für offene Modelle, allerdings ohne Community-Bereiche und Datensätze.
Bietet kostengünstige serverlose Inferenz und GPU-Miete für offene Modelle, allerdings ohne Community-Bereiche und Datensätze.
Eine API für schnelle, kostenkalkulierbare Inferenz von LLMs und multimodalen Modellen
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