Hugging Face, açık kaynaklı yapay zekâ teknolojileri geliştirmek üzere 2016 yılında Clément Delangue, Julien Chaumond ve Thomas Wolf tarafından New York’ta kurulmuştur. Doğal dil işleme (NLP – Natural Language Processing) alanındaki açık kaynaklı "Transformers" kütüphanesiyle öne çıkan şirket, zamanla görüntü işleme, konuşma, ses, çok modlu yapılar ve ajan sistemleri gibi alanlara da yayılmıştır. 2025 itibarıyla Hugging Face platformu, dünya çapında 5 milyondan fazla kullanıcıya ve 215.000 kurumsal katılımcıya sahiptir.

HF Hub ve Temel Altyapılar

HF Hub (Hugging Face Hub), araştırmacılar ve geliştiriciler için merkezi bir iş birliği platformudur. Kullanıcılar bu platformda modeller, veri kümeleri ve uygulamalar üzerinde birlikte çalışabilir. HF Hub aynı zamanda Git tabanlı bir sürüm kontrol altyapısı sunar ve kullanıcıların modellere dair güncellemeleri takip etmelerine olanak verir. Transformers, Diffusers, Sentence Transformers ve Tokenizers gibi kütüphaneler bu merkezde barındırılmakta; PyTorch, TensorFlow ve JAX gibi framework’lerle birlikte çalışmaktadır.

Inference Endpoints (Çıkarım Uç Noktaları), geliştiricilerin YZ modellerini üretim ortamına dağıtmasını sağlayan tam yönetilen altyapılardır. Modeller, özel CPU (Central Processing Unit – Merkezi İşlem Birimi), GPU (Graphics Processing Unit – Grafik İşlem Birimi), TPU (Tensor Processing Unit – Tensör İşlem Birimi) ve AWS Inferentia 2 işlemcileri üzerinde çalıştırılabilir. Hugging Face, bu uç noktaları farklı erişim düzeylerinde sunar: genel, korumalı ve yalnızca sanal özel ağ (VPC – Virtual Private Cloud) bağlantısıyla erişilebilen özel modlar.

Dağıtım Süreci ve Güvenlik

Kullanıcılar, modelleri dört adımda dağıtabilir: (1) Model seçimi (örneğin, Transformers, Diffusers veya kullanıcıya ait özel bir model), (2) Bulut sağlayıcısının ve bölgenin seçimi (örneğin, Avrupa, Kuzey Amerika), (3) Güvenlik düzeyinin belirlenmesi (örneğin, genel, korumalı, özel), (4) Otomatik ölçekleme, log erişimi, özel metrik yolları ve API (Application Programming Interface – Uygulama Programlama Arayüzü) ya da CLI (Command Line Interface – Komut Satırı Arayüzü) ile yönetim seçeneklerinin belirlenmesi.

Donanım ve Ücretlendirme

Inference Endpoints hizmeti CPU çekirdeği başına saatlik 0,03 dolar ve GPU başına saatlik 0,50 dolardan başlayan fiyatlarla sunulmaktadır. Ayrıca, kullanıcılar Spaces (uygulama alanları) için Nvidia T4, A10G, A100, L4, L40S ve H100 gibi farklı GPU seçeneklerini içeren donanımları kullanabilir. Ephemeral (geçici) depolamanın yanı sıra 20 GB, 150 GB ve 1 TB gibi kalıcı depolama seçenekleri de aylık sabit ücretle sağlanır. HF ayrıca ZeroGPU (GPU’suz çıkarım simülasyonu) ve Dev Mode (Geliştirici Modu) gibi düşük maliyetli seçenekler de sunar.

Hugging Face, bireysel geliştiriciler için Pro plan ($9/ay) ve kurumsal müşteriler için Enterprise Hub planı ($20/kullanıcı/ay) sunar. Pro hesap, ek GPU kredileri, erken erişim ve ZeroGPU moduna erişim sağlar. Enterprise Hub ise SSO (Single Sign-On – Tek Oturum Açma), SAML (Security Assertion Markup Language – Güvenlik Bildirimi Biçimleme Dili), özel veri konumu seçimi, audit logs (denetim günlükleri), kaynak grupları, merkezi token yönetimi, özel veri kümesi görüntüleyici ve öncelikli destek gibi özellikleri içerir.

Uygulamalar ve Kullanım Örnekleri

Inference Endpoints hizmeti, Musixmatch, Pinecone, Waymark, Sempre Health, Rocket Money ve Witty Works gibi şirketler tarafından doğal dil işleme, konuşma tanıma ve özel embedding (gömme vektör) üretimi gibi görevlerde kullanılmaktadır. Hugging Face, Amazon, Meta, Microsoft, Google, IBM, NVIDIA, Intel ve Grammarly gibi şirketlerle iş birliği hâlindedir. Hugging Face, ayrıca SOC 2 (Service Organization Control 2 – Hizmet Kuruluşu Kontrol Standardı) ve GDPR (General Data Protection Regulation – Genel Veri Koruma Tüzüğü) uyumluluğu ile kurumsal güvenlik politikalarını da desteklemektedir.

Gelecek Perspektifi

Hugging Face, önümüzdeki dönemde açık kaynaklı yapay zekâ ekosisteminin daha da demokratikleşmesini hedeflemektedir. Şirket, kullanıcıların düşük maliyetli donanımlarla büyük modelleri çalıştırabilmesi için ZeroGPU ve quantization (ağır modelleri sıkıştırarak daha hafif çalıştırma) teknolojilerini geliştirmeye devam etmektedir. Ayrıca çok modlu yapılar, kişisel ajanlar ve özel kurumsal modeller gibi alanlarda yeni çözümler geliştirmektedir. Hugging Face'in stratejik amacı, üretken yapay zekânın eğitimi ve çıkarımı için güvenli, şeffaf ve yüksek performanslı bir açık altyapı sunmak; bu sayede hem akademik hem de ticari kullanım senaryolarını desteklemektir.