Hugging Face là một nền tảng đã trở thành tiêu chuẩn thực tế trong lĩnh vực máy học, cho phép mọi người xuất bản, tìm kiếm và chia sẻ các mô hình AI, bộ dữ liệu và ứng dụng demo.
Hugging Face là một nền tảng cho phép xuất bản và chia sẻ các mô hình AI, bộ dữ liệu và ứng dụng demo (Spaces) được đào tạo trước, đồng thời với sự lan rộng của thư viện Transformers, nó được cho là đã được áp dụng rộng rãi như một tiêu chuẩn công nghiệp trên thực tế trong lĩnh vực học máy. Còn được gọi là phiên bản mô hình của GitHub, nó có đặc điểm là bất kỳ ai cũng có thể tải xuống, sửa đổi và sử dụng thương mại các mô hình do các nhà nghiên cứu và công ty xuất bản. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, việc không kiểm tra các điều kiện cấp phép ghi trên thẻ mẫu (điều kiện sử dụng thương mại và điều kiện phân phối lại) có thể là một nguồn rắc rối và việc đọc trường giấy phép trước tiên đã trở thành thông lệ trong lĩnh vực này. Ngoài ra, phạm vi sử dụng miễn phí bị giới hạn ở mức sử dụng nhẹ các điểm cuối suy luận và nếu bạn sử dụng lưu trữ các mô hình quy mô lớn hoặc suy luận GPU (Điểm cuối suy luận), bạn sẽ phải chịu chi phí trả theo mức sử dụng, vì vậy nếu bạn đưa nó vào sản xuất mà không biết giá thị trường thì sẽ có một cạm bẫy có thể dẫn đến các khoản phí không mong muốn. Cách tiêu chuẩn để chọn mô hình trong lĩnh vực này là ưu tiên các mô hình có số lượt tải xuống, lượt thích và cập nhật cao, đồng thời trước tiên hãy kiểm tra xem giấy phép có dễ sử dụng về mặt thương mại hay không, chẳng hạn như Apache 2.0 hoặc MIT.