Hugging Face acquiert XetHub pour améliorer les capacités de stockage d'IA
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Hugging Face, une plateforme leader de machine learning open-source, a acquis XetHub, une startup spécialisée dans la gestion de fichiers pour projets d'IA. Cette acquisition améliorera les capacités de stockage de Hugging Face, permettant un travail efficace avec des modèles et ensembles de données plus volumineux. La plateforme de XetHub fragmente les fichiers d'IA en morceaux gérables, réduisant les temps de téléchargement et améliorant les flux de travail. L'intégration apporte également un contrôle de version avancé, des outils de collaboration et des fonctionnalités de visualisation de réseaux de neurones. Hugging Face peut désormais prendre en charge des fichiers individuels de plus de 1 To et des tailles de dépôt dépassant les 100 To, conduisant à une productivité, une collaboration, un contrôle de version et une scalabilité améliorés. Cette acquisition établit Hugging Face en tant que leader dans l'écosystème de développement d'IA, en répondant aux limitations critiques du stockage et de la gestion des données et en promouvant la démocratisation des technologies d'IA.Hugging Face, une plateforme leader pour les projets de machine learning open-source, a acquis la startup de Seattle XetHub, spécialisée dans la gestion de fichiers pour les projets d'IA. Cette acquisition améliore les capacités de stockage d'IA de Hugging Face, permettant aux développeurs de travailler plus efficacement avec des modèles et des ensembles de données plus volumineux. La plateforme de XetHub décompose les modèles et ensembles de données d'IA en fragments gérables, réduisant les temps de téléchargement et permettant des mises à jour sélectives. Les fonctionnalités supplémentaires incluent un contrôle de version avancé, des outils collaboratifs et une visualisation de réseaux de neurones.
L'intégration étend la capacité de stockage de Hugging Face pour soutenir des fichiers de plus de 1 To et des tailles de dépôt de plus de 100 To. Cette acquisition bénéficie aux utilisateurs en améliorant la productivité, la collaboration, le contrôle de version et la scalabilité. Elle apporte de nouvelles possibilités d'innovation en IA et facilite la démocratisation des technologies d'IA.
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