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数据科学家可以创建和浏览数据集。创建时，他们会针对特定用例收集最高质量的数据，并对其进行标记以帮助 AI 模型对其进行训练。浏览时，他们会寻找可用于训练或微调现有模型的现有数据集。

机器学习工程师和开发人员利用 transformers 库轻松使用该平台构建 AI 解决方案，并与他人分享他们正在做的工作。

教育工作者和学生可以访问学习资源并利用社区功能进行学习、获得实践经验并与他人联系启动项目。

商业专业人士浏览模型集合以寻找可以匹敌或超越 OpenAI 等主要提供商的高质量模型，或者更专门用于情绪分析或计算机视觉等任务的模型。由于这些模型可以按每小时计算价格托管在 Hugging Face 上，因此他们可能在寻找节省成本的同时保持质量。

人工智能爱好者纷纷前来浏览演示并查看最受欢迎的模型，以了解技术是如何发展的。

Hugging Face 中的数据集
数据集是用于训练、验证和测试 AI 模型的数据集合，是机 阿曼电报数据库 器学习的基础。数据集由示例（模型将从中学习的数据点）和标签（模型遇到相应示例时的所需输出）组成。

当模型在数据集上进行训练时，它将开始理解示例和标签之间的关系，识别潜在的模式。训练过程完成后，您可以用它以前从未见过的数据提示它，它会根据它看到的模式给你答案。

创建高质量的数据集既困难又耗时，因为数据需要能够准确、有用地反映现实世界。否则，模型可能会更频繁地产生幻觉或产生意想不到的结果。

Hugging Face 拥有超过 30,000 个数据集，您可以将其输入到模型中，从而更轻松地开始使用。而且，由于它是一个开源社区，您还可以贡献自己的数据集，并在发布新的、更好的数据集时进行浏览。

Hugging Face 数据集是什么样的？我快速浏览了一下，以下是一些值得注意的数据集：

wikipedia包含标记的维基百科数据，因此您可以在整个维基百科内容上训练您的模型。

openai_humaneval包含人类手写的 Python 代码，其中包括 164 个编程问题，有利于训练 AI 模型生成代码。