Última actualización 07-24-2026
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Hugging Face
Hugging Face es una plataforma de aprendizaje automático y una comunidad de código abierto para alojar, descubrir y colaborar en modelos, conjuntos de datos y aplicaciones interactivas. La página principal lo posiciona como el lugar donde la comunidad de ML construye el futuro juntos, con más de 2 millones de modelos, 500,000 conjuntos de datos y 1 millón de aplicaciones Spaces disponibles para explorar.
Las funciones principales de Core Hub incluyen repositorios públicos de modelos y conjuntos de datos, Spaces para compartir demostraciones, documentación para bibliotecas como Transformers y Diffusers, y opciones de computación de pago para equipos que necesitan GPUs o inferencia dedicada. Los usuarios pueden explorar modelos en tendencia, ejecutar aplicaciones de la comunidad, publicar su propio trabajo y utilizar funciones empresariales como SSO, registros de auditoría y visualización de conjuntos de datos privados.
Hugging Face también mantiene un amplio conjunto de herramientas de código abierto que abarcan Transformers, Diffusers, Datasets, Safetensors, Tokenizers, TRL, PEFT, Accelerate, y herramientas para navegador mediante Transformers.js. Las ofertas de pago incluyen Hugging Face PRO por 9 dólares al mes, planes para equipos desde 20 dólares por usuario al mes, hardware Spaces bajo demanda, Endpoints de Inferencia, Proveedores de Inferencia y precios de almacenamiento basados en volúmenes.
Alojamiento de hub para modelos públicos y privados, conjuntos de datos, Spaces y buckets de almacenamiento.
Spaces permite a los usuarios publicar y ejecutar demostraciones interactivas de ML, incluidas aplicaciones con respaldo GPU.
Bibliotecas de código abierto como Transformers, Diffusers, Datasets y Safetensors impulsan el desarrollo de modelos.
Los proveedores de inferencia ofrecen acceso unificado mediante API a decenas de miles de modelos de terceros.
Los planes Team y Enterprise añaden SSO, registros de auditoría, grupos de recursos y soporte dedicado.
La suscripción PRO mejora los límites de almacenamiento, créditos de inferencia, cuota ZeroGPU y el modo de desarrollo de Spaces por $9 al mes.
Enorme catálogo de modelos comunitarios, conjuntos de datos y aplicaciones demo en un solo lugar.
Fuerte ecosistema de herramientas de código abierto alrededor de Transformers y bibliotecas relacionadas.
El alojamiento público gratuito reduce la barrera para compartir experimentos de ML.
Opciones flexibles de cómputo, inferencia y empresarial pagadas para cargas de trabajo de producción.
Los costos avanzados de GPU, inferencia y almacenamiento se acumulan rápidamente a gran escala.
Algunas características empresariales y de seguridad requieren planes Team o Enterprise de pago.
La amplitud de la plataforma puede resultar abrumadora para los usuarios primerizos.
¿Qué es Hugging Face?
Hugging Face es una plataforma de aprendizaje automático donde investigadores, desarrolladores y organizaciones alojan modelos, conjuntos de datos y aplicaciones mientras colaboran en una comunidad de código abierto.
¿Hugging Face soporta diferentes modalidades de IA?
Sí. La página principal destaca modalidades de texto, imagen, video, audio y 3D a través de modelos, conjuntos de datos y Spaces.
¿Es Hugging Face gratis para usar?
El Hub ofrece colaboración pública gratuita en modelos, conjuntos de datos y Spaces. Opciones pagadas PRO, Team, computación, inferencia y almacenamiento están disponibles para usos más intensivos.
¿Qué planes pagos ofrece Hugging Face?
Hugging Face PRO cuesta $9 por mes. Los planes Team comienzan en $20 por usuario al mes, y la computación GPU para Spaces inicia en $0.40 por hora para hardware de nivel básico.
¿Qué bibliotecas de código abierto mantiene Hugging Face?
Los proyectos clave incluyen Transformers, Diffusers, Datasets, Safetensors, Tokenizers, TRL, PEFT, Accelerate, smolagents y Transformers.js.
¿Pueden las organizaciones usar Hugging Face a gran escala?
Sí. Los planes Enterprise y Team proporcionan controles de seguridad, SSO, registros de auditoría, visualización privada de conjuntos de datos y soporte dedicado para flujos de trabajo organizacionales.
¿Qué son los Inference Endpoints?
Los Inference Endpoints permiten a los usuarios desplegar modelos en infraestructura dedicada con autoescalado directamente desde el Hub, con opciones de CPU desde alrededor de $0.03 por hora y niveles GPU que escalan a partir de ahí.