DataVLab は月間 12,740 訪問、前月比成長率 -7.8%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。Hugging Face は月間 31,232,542 訪問、成長率 +0.1%、料金体系フリーミアム、有料を記録しています。
規制業界のAI・機械学習チーム向けISO 27001データアノテーションサービス
モデル・データセット・AIアプリを集める機械学習コミュニティの拠点
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | datavlab.ai | huggingface.co |
| 料金モデル | 料金は要問い合わせ | フリーミアム、有料 |
| 月間訪問数 | 1.27万 (12,740) | 3123.25万 (31,232,542) |
| 前月比トラフィック増減 | -1079 (-7.8%) | +4.02万 (+0.1%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (27%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (19.1%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 5125 | 1340.15万 |
| ユーザー評価 | 4.2 | 4.8 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
規制業界のAI・機械学習チーム向けISO 27001データアノテーションサービス
バウンディングボックス、ポリゴン、セグメンテーションマスク、キーポイント、ランドマーク、分類ラベルを提供し、バッチごとに人手検証を行います。
フレーム単位のボックス、マスク、キーポイント、同一性が保たれたトラックを提供し、シーケンス単位で検証します。
3Dキューボイド、点群セグメンテーション、走行可能領域ラベリング、オブジェクト追跡によりロボティクスや自動運転を支援します。
テキスト領域ラベリング、文書セグメンテーション、手書きアノテーション、構造化フィールド抽出、および較正ルーブリックによるLLM評価。
モデル・データセット・AIアプリを集める機械学習コミュニティの拠点
数百万のモデルと数十万のデータセットを検索・取得・公開でき、モデルカード、バージョン管理、引用情報が付属します。
リポジトリから Gradio、Streamlit、静的アプリを直接デプロイし、モデルの紹介や比較、ツール共有ができます。
Transformers、Diffusers、Datasets、Tokenizers、Accelerate、PEFT、TRL、smolagents が学習から推論までを一貫して支えます。
Inference Providers は複数ベンダーの数万モデルを単一 API に集約し、Inference Endpoints はオンデマンドで専用 GPU を起動します。
特化型数百の言語モデルにリクエストをルーティングする統合APIゲートウェイだが、データセットのホスティング機能はない。
無料・オープンソースEnables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
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特化型Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs.
特化型1,500以上の実運用向け生成メディアモデルを1つのAPIで
無料・オープンソース地域別の豊富なモデルやオンラインのインタラクティブデモを備えた、代替のオープンソースモデルリポジトリおよびコミュニティハブ。
Hugging Faceのホステッドエンドポイントの代わりに、オープンソースモデル向けの高堅牢なサーバーレス推論およびファインチューニングAPIを提供。
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独自インフラよりもシンプルな価格設定で、機械学習モデルの実行・ファインチューニング用クラウドAPIを提供。
無料・オープンソースUnsloth 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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オープンウェイトモデル向けに超高速のサーバーレス推論を実現し、コミュニティでのデータ共有よりも本番環境のスループットを優先。
