Hugging Face は月間 31,232,542 訪問、前月比成長率 +0.1%、料金体系フリーミアム、有料を記録しています。Polymath は月間 0 訪問、成長率 —、料金体系無料を記録しています。
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 | huggingface.co | github.com |
| 料金モデル | フリーミアム、有料 | 無料 |
| 月間訪問数 | 3123.25万 (31,232,542) | 0 (0) |
| 前月比トラフィック増減 | +4.02万 (+0.1%) | 0 (—) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (19.1%) | 🌐 グローバル (—) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 1340.15万 | 0 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.4 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | オープンソース |
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
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。
どんな音楽ライブラリも、検索可能なML整理済みサンプルパックに。
単一トラック、フォルダ、または複数のYouTube IDを渡すと、Polymathは永続的なローカル曲データベースを構築し、以降は即座に検索できます。
Demucsが各楽曲をビート、ベース、ボーカルなどのステムに分け、separatedフォルダに保存してDAWで利用できます。
各トラックをタイムストレッチし、共通のテンポとビートグリッド（例：120 BPM）に再整列できるため、別々の曲の素材がきれいに揃います。
ヴァースやコーラスといった楽曲セクションをラベリングし、キーとラウドネスを検出して、検索やフィルタに使えるメタデータとして公開します。
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ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.
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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。
音声・録音・YouTubeを楽譜、MIDI、タブ譜に変換
LLMとマルチモーダルモデルを、ひとつのAPIで高速かつコスト予測可能に推論
