| Documentation / Hub | Hub | Hugging Face에서 Git 기반으로 모델, 데이터셋, Spaces를 호스팅하는 플랫폼 |
| Documentation / Hub | Hub Python Library | Hugging Face Hub와 상호작용하는 Python 클라이언트 라이브러리 |
| Documentation / Hub | Huggingface.js | Hugging Face용 JavaScript/TypeScript 라이브러리 |
| Documentation / Hub | Tasks | 다양한 ML 작업별 데모, 모델, 데이터셋을 탐색하는 기능 |
| Documentation / Hub | Dataset viewer | HF Hub 데이터셋의 메타데이터, 통계, 내용을 보는 API/뷰어 |
| Deployment & Inference | Inference Providers | 10개 이상 파트너가 호스팅하는 20만+ 모델 추론 호출 서비스 |
| Deployment & Inference | Inference Endpoints (dedicated) | Hugging Face에서 제공하는 전용/관리형 추론 배포 인프라 |
| Deployment & Inference | Deploying on AWS | Hugging Face 모델을 AWS에서 학습/배포하는 방법 및 도구 |
| Deployment & Inference | Text Generation Inference (TGI) | 대형 언어모델 서빙 최적화를 위한 추론 툴킷 |
| Deployment & Inference | Text Embeddings Inference (TEI) | 임베딩 모델 서빙 최적화를 위한 추론 툴킷 |
| Deployment & Inference | Microsoft Azure | Hugging Face 모델을 Azure에서 배포하는 지원 |
| Deployment & Inference | Google Cloud | Hugging Face 모델을 Google Cloud에서 학습/배포하는 지원 |
| Core ML Libraries | Transformers | PyTorch 기반의 최신 SOTA 모델 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Diffusers | PyTorch 기반의 확산 모델(Diffusion models) 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Datasets | 다양한 ML 작업용 데이터셋 접근 및 공유 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Transformers.js | 브라우저에서 직접 실행되는 ML 모델 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Tokenizers | 연구/서비스용으로 최적화된 빠른 토크나이저 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Evaluate | 모델 성능을 평가하고 비교하는 라이브러리 |
| Core ML Libraries | timm | 비전 모델, 레이어, 옵티마이저, 유틸리티 제공 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Sentence Transformers | 임베딩, 검색(Retrieval), 재정렬(Reranking) 용 라이브러리 |
| Core ML Libraries | Kernels | Hugging Face Hub에서 연산 커널을 로드/실행하는 기능 |
| Training & Optimization | PEFT | 대형 모델의 파라미터 효율적 파인튜닝 라이브러리 |
| Training & Optimization | Accelerate | 멀티 GPU, TPU, mixed precision 학습 지원 라이브러리 |
| Training & Optimization | Optimum | Transformers를 더 빠르게 학습/추론하도록 최적화하는 도구 |
| Training & Optimization | AWS Trainium & Inferentia | AWS 전용 칩에서 학습/배포 최적화 지원 |
| Training & Optimization | Google TPUs | Optimum 기반으로 TPU에서 학습/배포 지원 |
| Training & Optimization | TRL | 강화학습 기반으로 Transformer LM 학습하는 라이브러리 |
| Training & Optimization | Safetensors | 안전한 모델 가중치 저장/배포 포맷 |
| Training & Optimization | Bitsandbytes | 양자화 및 메모리 최적화 라이브러리 |
| Training & Optimization | Lighteval | 여러 백엔드에서 LLM을 통합 평가하는 툴킷 |
| Collaboration & Extras | Gradio | 몇 줄의 Python으로 ML 데모/웹앱을 만드는 도구 |
| Collaboration & Extras | Trackio | 가볍고 로컬 중심의 실험 추적 라이브러리 |
| Collaboration & Extras | smolagents | Python으로 에이전트 시스템을 만들기 위한 경량 라이브러리 |
| Collaboration & Extras | LeRobot | 로보틱스용 end-to-end 학습을 쉽게 하기 위한 프로젝트 |
| Collaboration & Extras | Reachy Mini | 해커와 AI 개발자를 위한 오픈소스 표현형 로봇 SDK |
| Collaboration & Extras | AutoTrain | 모델 학습 자동화 API / UI |
| Collaboration & Extras | Chat UI | HuggingChat 기반의 오픈소스 채팅 프론트엔드 |
| Collaboration & Extras | Leaderboards | 커스텀 리더보드를 만드는 기능 |
| Collaboration & Extras | Argilla | 고품질 데이터셋 협업 구축 도구 |
| Collaboration & Extras | Distilabel | 합성 데이터 생성 및 AI 피드백 프레임워크 |