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。StackRef は月間 765 訪問、成長率 +184.4%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。
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
シニアなクラウド・DevOps・セキュリティコンサルティングとセルフホストのハッカソンマネージャー
| 項目 / 指標 | ||
|---|---|---|
| 公式ドメイン | huggingface.co | stackref.com |
| 料金モデル | フリーミアム、有料 | 料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 3123.25万 (31,232,542) | 765 (765) |
| 前月比トラフィック増減 | +4.02万 (+0.1%) | +496 (+184.4%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (19.1%) | 🇮🇩 インドネシア (100%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 1340.15万 | 305 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
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。
シニアなクラウド・DevOps・セキュリティコンサルティングとセルフホストのハッカソンマネージャー
20年以上の経験を持つCISSP認定アーキテクトが主導し、AWS、GCP、Azureでの実践的なアーキテクチャ、セキュリティ、コスト最適化を提供します。
クラウド環境の強化とコンプライアンス支援に注力し、堅牢で適切に統治されたインフラを重視します。
信頼性を損なわずにクラウド支出を削減し、インフラを適正化する実務的な作業を行います。
自社設計・セルフホストのエンドツーエンドな社内ハッカソンマネージャーで、サンドボックス環境とAIスコアリングによりイノベーションイベントを運営します。
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。
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