自ChatGPT发布以来，有人称其是统治性一切的模型。Hugging Face创始人兼首席执行官Clem Delangue介绍，Hugging Face平台已经有15000家公司分享了25万个开源模型，当然这些公司不会为了训练模型而训练模型，因为训练模型需要投入大量资金。这些公司已经认识到了训练定制化模型的重要性。
Hugging Face创始人兼首席执行官 Clem Delangu强调：“每个公司都需要掌握训练、优化以及大规模部署模型的能力。”
Hugging Face平台每周新增4000个模型，这是一个明确的信号！企业通过拥有自己的模型库，企业可以根据自身需求和特定场景进行模型训练和优化，从而提高效率、降低成本，并为客户提供个性化的解决方案。Clem Delangu表示，这是Hugging Face及整个人工智能生态系统中所发现的规律。
Clem Delangu指出，在人工智能领域，也存在类似的情况。每个公司都需要训练、优化、构建自己的模型，并学习如何在大规模环境下运行这些模型。如果仅依赖外部模型，这些企业无法为客户创造独特的技术价值，很难在竞争中脱颖而出，很可能失去对技术发展方向的掌控权。
当我们深入了解人工智能的构建方式时，就能发现，训练越小、越专业的定制化模型时，成本反而越低，更能提高效率和易用性。就像每家科技公司都学会了如何编写代码，并拥有与竞争对手或其他领域公司不同的代码库一样。
然而，训练模型并非易事，它需要公司投入大量资金和算力。BayStone平台聚合全球高端算力资源，提供包括H100、H800、4090等GPU服务器，点击【申请链接】告诉我们你需要的算力资源，我们将在第一时间与您联系。目前大量企业正排队申请，为避免资源紧缺，先到先得！https://www.baystoneai.com/aiblog/contact
