Hugging Face와 Kaggle 모델 액세스 통합

Hugging Face와 Kaggle은 AI 개발자를 위한 Hugging Face 모델의 검색 가능성과 사용성을 향상시키는 새로운 통합을 출시했습니다. 이 통합을 통해 사용자는 두 플랫폼을 원활하게 오가며 Kaggle 노트북에서 모델 배포를 빠르게 수행하고 커뮤니티 예제의 가시성을 높일 수 있습니다.

원활한 모델 배포 및 탐색

사용자는 이제 직접 통합을 통해 Kaggle 노트북 내에서 Hugging Face 모델 사용을 시작할 수 있습니다. Hugging Face 모델 페이지에서 "Use this model"(이 모델 사용) 버튼을 클릭하고 "Kaggle"(Kaggle) 을 선택하면 모델을 로드하기 위한 사전 채워진 코드 스니펫이 포함된 Kaggle 노트북이 열립니다. 반대로, Kaggle에 호스팅된 Hugging Face 모델 페이지에서 "Code"(코드) 버튼을 클릭해도 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

Kaggle 노트북이 Hugging Face Hub 모델을 참조하여 실행될 때, 해당 모델 페이지가 Kaggle에 아직 없으면 시스템이 자동으로 Hugging Face 모델 페이지를 생성합니다. 노트북이 공개되면 Kaggle 모델 페이지의 "Code"(코드) 탭에 자동으로 목록이 추가됩니다. 사용자는 https://www.kaggle.com/models에서 Hugging Face 모델 및 관련 공개 노트북 예제를 탐색할 수 있습니다.

비공개 및 동의 기반 모델 처리

통합은 제한된 모델에 대한 기존 보안 및 접근 제어를 유지합니다:

• Private Models: Kaggle 노트북에서 비공개 Hugging Face 모델을 사용하려면, 노트북 편집기의 "Add-ons > Secrets" 메뉴에 HF_TOKEN을 추가하여 Hugging Face 계정으로 인증해야 합니다. 비공개 모델은 Kaggle 모델 페이지 생성을 트리거하지 않습니다.
• Consent-Gated Models: 동의 기반 모델에 접근하려면 사용자가 Hugging Face 계정을 통해 접근 요청을 하고 Hugging Face 모델 페이지의 표준 프롬프트를 따라야 합니다. 접근이 허가되면, 통합은 비동의 모델과 동일하게 작동합니다.

오프라인 대회를 위한 향후 통합

Hugging Face와 Kaggle은 오프라인 노트북 제출이 필요한 Kaggle 대회에서 Hugging Face 모델을 원활하게 사용할 수 있는 솔루션을 개발 중입니다. 이 기능은 몇 개월 내에 완성될 예정입니다.

이 특정 기능 개발은 데이터 유출 및 모델 오염을 방지하여 AI 대회의 경험적 엄격성과 무결성을 유지하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 노력은 AI 대회가 GenAI 평가의 금본위 표준이라는 Kaggle의 입장과 일치합니다.