Hugging Face는 월간 방문 31,232,542, 전월 대비 성장률 +0.1%, 무료+유료, 유료 가격 모델을 기록합니다. Plexe는 월간 방문 4,108, 성장률 -53.1%, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
모델·데이터셋·AI 앱을 모으는 머신러닝 커뮤니티 플랫폼
Plexe is an enterprise AI platform and embedded engineering team that takes models and agents from prototype to production inside your own cloud. It pairs a deployment platform — models behind an API, multi-step agents, memory, evaluations, guardrails, and governance — with a build process designed to hand ownership to your team, so you keep the code, models, and prompts.
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | huggingface.co | plexe.ai |
| 가격 모델 | 무료+유료, 유료 | 유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 3123.25만 (31,232,542) | 4.11천 (4,108) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +4.02만 (+0.1%) | -4.65천 (-53.1%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (19.1%) | 🇬🇧 영국 (50.7%) |
| 월 직접 방문 수 | 1340.15만 | 1.61천 |
| 사용자 평점 | 4.8 | 4.2 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
모델·데이터셋·AI 앱을 모으는 머신러닝 커뮤니티 플랫폼
수백만 모델과 수십만 데이터셋을 검색, 다운로드, 게시할 수 있으며 모델 카드와 버전 관리, 인용 정보가 함께 제공됩니다.
저장소에서 Gradio, Streamlit, 정적 앱을 바로 배포해 모델을 소개하거나 비교하고 공개 링크로 도구를 공유할 수 있습니다.
Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL, smolagents가 학습부터 추론까지 전 과정을 지원합니다.
Inference Providers는 여러 벤더의 수만 모델을 하나의 API로 연결하고, Inference Endpoints는 필요할 때 전용 GPU 하드웨어를 띄웁니다.
Plexe is an enterprise AI platform and embedded engineering team that takes models and agents from prototype to production inside your own cloud. It pairs a deployment platform — models behind an API, multi-step agents, memory, evaluations, guardrails, and governance — with a build process designed to hand ownership to your team, so you keep the code, models, and prompts.
Every model and agent is tested before release and monitored afterward, with visibility into each run and decision plus alerts when quality slips.
Rules an agent cannot break, combined with human sign-off before risky actions, configured once and enforced across the platform.
Agents execute multi-step work across your existing tools and produce a record of every action they take, carrying context between runs so they never start from zero.
Describe the problem and get a production model served behind an API, retrained as your data changes — with warehouses, lakes, and streams connected without data leaving your cloud.
특화 강점수백 개의 언어 모델로 요청을 라우팅하는 통합 API 게이트웨이지만, 데이터셋 호스팅 기능은 없습니다.
무료 / 오픈소스Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
무료 / 오픈소스Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
특화 강점Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs.
특화 강점1,500개 이상의 실전용 생성 미디어 모델을 하나의 API로
무료 / 오픈소스ModelScope (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.
무료 / 오픈소스ModelScope (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.
노코드로 맞춤형 AI 에이전트와 워크플로 구축
Hugging Face의 호스티드 엔드포인트를 대신하여 오픈 소스 모델을 위한 강력한 서버리스 추론 및 파인튜닝 API를 제공합니다.
Hugging Face의 호스티드 엔드포인트를 대신하여 오픈 소스 모델을 위한 강력한 서버리스 추론 및 파인튜닝 API를 제공합니다.
소프트웨어와 인간 전문가가 함께 일하는 엔터프라이즈 AI 인프라
자체 인프라보다 단순한 가격 정책으로 머신러닝 모델을 실행하고 파인튜닝할 수 있는 클라우드 API를 제공합니다.
자체 인프라보다 단순한 가격 정책으로 머신러닝 모델을 실행하고 파인튜닝할 수 있는 클라우드 API를 제공합니다.
무료 / 오픈소스Unsloth 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.
무료 / 오픈소스Unsloth 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.
오픈 웨이트 모델을 위한 초고속 서버리스 추론을 제공하며, 커뮤니티 데이터 공유보다 프로덕션 처리량을 우선시합니다.
