Hugging Face شركة ذكاء اصطناعي تدير منصة Hugging Face Hub، وهي منصة مفتوحة يشارك فيها الناس نماذج تعلم الآلة ومجموعات البيانات وتطبيقات العرض. وتطوّر أيضًا مكتبة Transformers وأدوات أخرى مفتوحة المصدر. وفي 3 سبتمبر 2026 أعلنت NVIDIA اتفاقها على الاستحواذ عليها مقابل 12.93 مليار دولار، مع تعهد بأن تبقى المنصة مفتوحة ولا تشترط استخدام عتاد NVIDIA.
Hugging Face في سطور
- التأسيس: 2016 في نيويورك
- المؤسسون: Clément Delangue وJulien Chaumond وThomas Wolf
- تشتهر بـ: منصة Hub ومكتبات Transformers وDatasets ومساحات Spaces
- الحجم: أكثر من 18 مليون مستخدم يشاركون أكثر من 3 ملايين نموذج، بحسب NVIDIA
لماذا تهم Hugging Face؟
تقع Hugging Face حيث تلتقي أبحاث الذكاء الاصطناعي المفتوحة بالمطورين والشركات. فمنصة Hub تستضيف نماذج ومجموعات بيانات ومساحات عامة، وتدعم أيضًا التعاون الخاص داخل الشركات. وبحسب NVIDIA، يستخدمها أكثر من 18 مليون مطور وباحث ومبدع لمشاركة أكثر من 3 ملايين نموذج و500 ألف مجموعة بيانات ومليون تطبيق، وتعتمد عليها أكثر من 200 ألف شركة لاكتشاف الذكاء الاصطناعي ونشره.
كيف بدأت Hugging Face؟
كان أول منتج لها تطبيق محادثة موجّه للمراهقين، سُمّي على اسم رمز الوجه المعانق. وجاءت نقطة التحول بعد إصدار Google لنموذج BERT عام 2018، إذ نشرت Hugging Face بسرعة نسخة مفتوحة المصدر منه بلغة PyTorch، ثم تحولت بالكامل عام 2019 نحو أدوات تعلم الآلة المفتوحة.
وأصبحت مكتبة Transformers رمز هذا التحول. فقد وصفتها ورقة بحثية عام 2019 بأنها طريقة موحدة تتيح للباحثين والمهندسين استخدام أحدث نماذج Transformer.
ما أبرز محطاتها؟
- 2016: التأسيس في نيويورك حول فكرة تطبيق محادثة.
- 2018 و2019: التحول إلى أدوات Transformer مفتوحة المصدر.
- 2021: إطلاق Spaces لاستضافة تطبيقات عرض تفاعلية في المتصفح.
- 2022: مشروع BigScience، الذي أطلقته مع شركاء، يصدر BLOOM، نموذجًا متعدد اللغات بحجم 176 مليار مُعامل بناه مئات الباحثين.
- 2023: جمع 235 مليون دولار من مستثمرين منهم Salesforce وGoogle وAmazon وNVIDIA وIBM.
- 2026: NVIDIA تعلن استحواذها على Hugging Face.
ما أهم أدوات Hugging Face؟
- Transformers: تحميل نماذج Transformer وضبطها وتشغيلها عبر PyTorch أو TensorFlow أو JAX.
- Datasets: الوصول إلى مجموعات البيانات ومشاركتها.
- Diffusers: نماذج توليد الصور والفيديو والصوت.
- PEFT وTRL: الضبط الدقيق الفعّال والتعلم المعزز للنماذج اللغوية.
- Safetensors: صيغة أكثر أمانًا لتخزين أوزان النماذج.
ما الذي تغيّره صفقة NVIDIA؟
قالت NVIDIA إن المطورين سيواصلون اختيار النماذج والأطر والسحابات والعتاد التي يريدونها، وإن حوسبة NVIDIA لن تكون شرطًا. ولهذا الوعد أهميته، لأن قيمة المنصة تأتي من حيادها، وسيراقب مجتمع المصادر المفتوحة إن كان هذا الحياد سيستمر.
كيف تستخدم الفرق Hugging Face بشكل جيد؟
- اقرأ بطاقة النموذج أولًا. فهي تشرح الاستخدام المقصود والحدود ونتائج التقييم.
- راجع الترخيص. الوصول المفتوح لا يعني دائمًا الاستخدام التجاري المجاني.
- ثبّت الإصدارات. سجّل إصدار النموذج والبيانات والمكتبات بدقة.
- أبقِ العمل الحساس خاصًا. استخدم مستودعات خاصة لبيانات الشركة.
- اختبر ببياناتك. المقاييس العامة نقطة بداية لا ضمان.
أسئلة شائعة عن Hugging Face
هل Hugging Face مجانية؟
النماذج ومجموعات البيانات والمساحات العامة متاحة للتصفح والاستخدام وفق تراخيصها، وتضيف الخطط المدفوعة التعاون الخاص وميزات المؤسسات.
من يملك Hugging Face؟
أعلنت NVIDIA في 3 سبتمبر 2026 اتفاقها على الاستحواذ على Hugging Face.
ما هي مكتبة Transformers؟
مكتبة Python مفتوحة المصدر تسهّل استخدام نماذج Transformer المدرّبة مسبقًا وضبطها.
الخلاصة
نمت Hugging Face بتحديد نقاط الاختناق في عمل الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى أدوات مشتركة. وربما كانت أكبر مساهماتها ثقافية: جعلت مشاركة النماذج والبيانات أمرًا طبيعيًا. ومهما حملت صفقة NVIDIA، تبقى فكرة اللبنات المفتوحة هي ما جعلها مهمة.
