Hugging Face
Zentrale Plattform für offene KI-Modelle und Datensätze, mit Demo-Hosting, Inferenz-API und eigenen Bibliotheken für Entwickler.
Was es kann
Hugging Face ist ein Hub, auf dem Firmen, Forschung und Community KI-Modelle, Datensätze und kleine Web-Apps (Spaces) veröffentlichen. Du lädst Modelle herunter, um sie lokal zu betreiben oder anzupassen, oder rufst sie über Inference Providers auf: eine OpenAI-kompatible Schnittstelle, die Anfragen an Partner wie Groq, Together oder Scaleway weiterleitet. Für eigene Modelle mietest du dedizierte Inference Endpoints, für Spaces bei Bedarf GPU-Hardware. Private Repositorys, Zugriffstokens und Malware-Scans gehören zum Hub.
Für wen es passt
Für Entwickler und Teams, die offene Modelle testen, vergleichen, feintunen oder selbst hosten wollen – etwa als Alternative zu geschlossenen Diensten oder für einen RAG-Prototyp.
Datenschutz im Unternehmen
Ohne Team- oder Enterprise-Tarif liegen Repositorys immer in den USA; ab Team kannst du die EU als Speicherregion wählen, auch für Spaces und Endpoints. Einen DSGVO-Auftragsverarbeitungsvertrag bietet Hugging Face im Enterprise-Tarif an. Private Repositorys nutzt der Anbieter nicht fürs Training; beim Routing über Inference Providers speichert er Anfragen und Antworten nicht, für die Partner gelten aber deren eigene Regeln. Hugging Face ist nach SOC 2 Typ 2 zertifiziert.
So setzen wir es ein
Bei Open-Source-Modellen beginnt unsere Auswahl meist auf Hugging Face: Bevor wir etwas Eigenes entwickeln, prüfen wir, ob es schon ein vortrainiertes Modell gibt, das zur Aufgabe passt.
Grenzen
Qualität und Lizenzen der Modelle schwanken stark, du musst sie selbst prüfen. GPU-Rechenzeit und Speicher kosten nutzungsabhängig extra. Ohne Programmierkenntnisse kommst du kaum weit.