2026-10-19 09:49

Hugging Faceとは?GitHubとの違いとAIモデルを自分のGPUで試す仕組み

【公式切り抜き】この動画は、ポッドキャスト「おちつきAIラジオ」ep.100 の公式切り抜きです。

▼本編はこちら(Spotify)

https://open.spotify.com/episode/4KFvQh2NZjHzovZFNsHPBY


▼本編はこちら(Apple Podcasts)

https://podcasts.apple.com/jp/podcast/id1841316430?i=1000787123375


Hugging FaceがAIに特化したモデル共有基盤であることを、GitHubとの違いから説明する。公開モデルを入手し、自分のGPUで調整した利用例も紹介する。AI友達アプリから始まり、BERTをPyTorchへ移植して支持を集めた経緯をたどる。研究成果を手元で再現する難しさに対し、学習済みモデルを数行で使い、その場で試せる環境を提供した価値を整理する。視聴者は、Hugging Faceで何ができ、どんな人が使うのかを理解できる。


※発言は本編公開時点のものです。


▼目次

たとえが分からない

Hugging Faceとは

AIモデルの共有基盤

AI友達アプリから

BERT移植の転機

研究を再現する壁

数行でモデルを使う

誰が使う場所なのか


【番組公式Webサイト】※お便りはこちら

https://ochitsuki-ai.com/


【番組公式ハッシュタグ】

#おちつきAI


【番組公式X】

https://x.com/ochitsuki_AI


【パーソナリティ(MC)】

▼しぶちょー

・AIエンジニア

・技術士(機械部門)

https://x.com/sibucho_labo


▼かねりん(金田勇太)

・KANERIN Podcast Studios 代表

・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事

https://x.com/kanerinx


【制作】

番組演出(トーク・BGM・効果音):Aviv Haruta

プロデューサー:金田勇太(かねりん)

制作:KANERIN Podcast Studios

著作:株式会社KANERIN

https://kanerin.co.jp

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サマリー

Hugging Faceは、ソースコードを管理するGitHubに対し、AIモデルやLLMのオープンウェイトモデルを共有するAI特化のプラットフォームとして説明される。もともとはAIと会話するアプリとして始まったが、BERTをTensorFlowからPyTorchで使えるように移植したことが支持を集め、AI開発者向けの基盤へと発展した。公開論文の研究結果を手元で再現する難しさに対し、学習済みモデルを数行で読み出せる仕組みや、クラウドGPUで試せる環境を提供している。番組内では、ローカルLLMの開発やファインチューニングをしたい人がモデルを探す際に利用する、やや上級者向けの場所だと整理される。

Hugging FaceとGitHubの違い
スピーカー 2
KANERIN まあ、AI界のGitHubと呼ばれているような。
GitHubを知らない人にとっては、分からないものを分からないものに例えられても、という感じだと思うんだけど。
スピーカー 1
しぶちょー 最近、使い始めたGitHub。
スピーカー 2
KANERIN ああ、GitHub使い始めた?
スピーカー 1
しぶちょー 使い始めましたよ。しかもちょっと何か、チームでの連携を今。
KANERIN ああ。
しぶちょー 何か、ディポジトリに何とかして、コンタクトを何とかして。
スピーカー 2
KANERIN プッシュプルみたいなね、プルリクエスト出してみたいな、やってるのね。
しぶちょー ああ、ちょっと今、始めました。
スピーカー 2
KANERIN ああ、ちゃんとやってるね。ちゃんとやってますね。
スピーカー 1
しぶちょー じゃないと何か、俺がAIの指示を仲介することになっていて、何かバカバカしすぎて。
KANERIN ああ、そういうことね。
しぶちょー ズーム越しに、はい、うちのAIに指示して、みたいなことやってて。
スピーカー 1
なんで俺がこんなことしなきゃいけないんだろうと思って。
これをGitHubで連携すればいいんでしょ?チームメンバーで。
スピーカー 2
KANERIN ああ、そうそうそうそう。それ共有して、そこで更新してみたいな。
スピーカー 1
しぶちょー ええ、で、ハギングフェイスは何?GitHubみたいなもんなの?
スピーカー 2
KANERIN GitHubみたいなもんなんだけど、GitHubは基本的にはソースコード、プログラムを管理するようなツールとして生まれたと。
もともとはLinuxというOSだよね、オープンソースの。
スピーカー 2
あれの開発を管理するために生まれた仕組みなんだけど、Git自体は。
スピーカー 1
しぶちょー GitHub自体は。ちょっと聞いたね、前、しぶちょーにね。
スピーカー 2
KANERIN なんだけど、ハギングフェイスはそれに近い、みんなでここで共有しましょうね、みたいな。
そういう形なんですけど、AIに特化してると。
AIのモデルとか、そのLLMのオープンウェイトモデルみたいなやつを共有して、そこでこう開発を進めましょうみたいなプラットフォームになってるよね。
スピーカー 1
しぶちょー じゃあ僕らは使わなくていいやつ?
スピーカー 2
KANERIN だから、落ち着きAIの中でも使っていて、1回使ったのが、
あれ、ファインチューニングした大切りをやった時。
スピーカー 1
しぶちょー あったね。
AI友達アプリからBERT移植へ
スピーカー 2
KANERIN あのファインチューニングのモデルが、ラマの何ビリオンだったか忘れちゃったけど、
あれはハギングフェイスから持ってきたオープンソースのモデルを、自分のGPUでファインチューニングしたってやつなんだけど、
ああいうオープンソースのモデルが公開されてますよというプラットフォームがハギングフェイスというもので、
もともとはAI友達アプリだったのよ、ハギングフェイスって。
スピーカー 1
しぶちょー AISNSみたいな。
スピーカー 2
KANERIN そう、AIと会話できますよみたいな、そういうアプリを作ろうって言って、
ハギングフェイスって本当に絵文字だよね、抱きしめますみたいなさ、ハグする顔の絵文字。
抱きしめる顔を表す絵文字のことをハギングフェイスと言って。
そういうアプリとして開発されてたから、その名前がまだ残ってるんだけど。
で、AIと会話できますよみたいなアプリとして始まってたんだけど、
で、2018年にBERTっていうモデルが出てくるね。
BERT知ってる、Googleの。
スピーカー 1
SHUNSUKE 2018年BERT。
スピーカー 2
KANERIN GPTの前にすごく話題になってた、言語モデルのBERT。
スピーカー 1
知らないっすね。
スピーカー 2
KANERIN かなりBERT知らないとね。
スピーカー 1
SHUNSUKE BERTってなんすか?
スピーカー 2
KANERIN BERT知らないとヤバいっすよ。
スピーカー 1
SHUNSUKE BERT。
スピーカー 2
KANERIN B-E-R-TでBERTですね。
BERT知らないと何がヤバいかというと、GKって言ってる。
スピーカー 1
SHUNSUKE まだ本読んでないな。
スピーカー 2
KANERIN あれコンシューマスでしょ。
スピーカー 1
SHUNSUKE そうっす、はい。
スピーカー 2
KANERIN 自然言語の話でBERT出てくるから。
GPT1から、GPT1、2、3.5、4みたいな中にBERTとか入ってたり、
途中にBERTがありますよみたいな。
スピーカー 1
SHUNSUKE ヤバいな。
スピーカー 2
KANERIN Googleが作ったGPTみたいなやつね、言語モデルなんだけど。
それが2018年くらい出てきて、
そのBERTを使って、いろいろAIとやり取りするアプリ作れるんじゃねみたいなことでやるんだけど、
その中で、ちょっと難しい話に省略はするんだけど、
もともとBERTって機械学習のフレームワークでTensorFlowっていうフレームワークがあって、
スピーカー 1
SHUNSUKE TensorFlow。
KANERIN TensorFlow。これもGoogleが作った機械学習フレームワークね。
スピーカー 2
AIを作る、AIの学習するようなことを結構簡単にできるよっていうフレームワークがあるんだけど、
そのTensorFlowのフレームワークを、これも前提の情報をいろいろ説明しないと難しいんだけど、
PyTorchっていう同じようなフレームワークがあって、
PyTorchで使えるように移植したんだよね、Hugging Faceのチームが。
だから、もともとこのTensorFlowっていうのでしか使えなかったんだけど、
PyTorchっていう違う人気のフレームワークで使えるようにして公開したんだね。
それなんか多分Hugging Faceの中で使いたかったから。
でもこういうのやったから、ちょっと皆さんこういうの使えますよみたいなやったら、
めっちゃそれが評価されて、すごく支持を集めたと。
で、その時に。
頭の中が点になってて。
スピーカー 2
ちょっと分かんないと思う。
スピーカー 1
PyTorch、TensorFlow。
スピーカー 2
PyTorch、TensorFlowは人間で出るかな、ちょっと名前だけは出てくるかもしれないけど、
AIを作る、AIを動かしたり作ろうと思った時に使うフレームワーク。
スピーカー 1
フレームワーク。
スピーカー 2
ライブラリーみたいなもんだね。
こういうパーツでAI作れますよみたいなパーツセットみたいなやつがいっぱい入ってるやつ。
スピーカー 1
はいはいはい。
スピーカー 2
っていうのがGoogleが作ったやつと、PyTorchっていう違う会社が作ったやつ。
2大巨頭があって。
スピーカー 1
ふーん。
スピーカー 2
これはPyTorch派なんだけど。
スピーカー 1
PyTorch派。
スピーカー 2
うん。
スピーカー 1
派閥があんだ。
スピーカー 2
TensorFlow、Googleさんが大好きって人はね、やっぱTensorFlow使って。
研究モデルを再現する難しさ
スピーカー 2
お互いなんか美しさを競ってんだよ、なんか。
こっちの方が美しいみたいな。
スピーカー 1
美しさなんだ。
スピーカー 2
なんか言わせると美しいらしい。TensorFlowの方が美しいって言ってる人多いね。
スピーカー 1
えー、Googleの方ね。
スピーカー 2
Googleの方。
PyTorchの方が俺は好きで。
うん。PyTorchがHugging Face。
そう、Hugging FaceがTensorFlowのやつをPyTorchに置き換えた時にすごく人気になった。
スピーカー 1
ふーん。
スピーカー 2
PyTorchは研究分野で使われるんだよね。AIの研究は大体PyTorchで実装されてて。
スピーカー 1
へー。
スピーカー 2
そのまま研究の論文を再現しようと思ったらPyTorchでやるんだけど。
スピーカー 1
ふーん。
スピーカー 2
っていうのがあったりして。
結局何が言いたいかっていうと、いろんなAIの研究があって、その中でいろんなフレームワークが使われているんだけど、
結局その研究結果を手元で再現しようと思った時に結構みんな困ると。
スピーカー 1
困る?
スピーカー 2
いやこれちょっと使ったことないなとか、このライブラリーなんだみたいな。
でも自分はちょっと使い慣れてるもので使いたいよねみたいな感じになるじゃん。
だから公開されてる論文を自分の環境で動かすまでが大変だよみたいな課題があるんだねってことをハギングフェイスのチームが気づいて。
それをじゃあもう学習されたもの、モデルそのものを数行のコードでパッと読み出せて自分のところで使えるよみたいな環境があったら楽じゃねみたいな。
これPyTorchみんな喜んでくれたし、実はAIのアプリ開発するよりそっちのほうが重要あんじゃねみたいなことで気づいて、
そっからAIチャットアプリじゃなくて、開発者がAIを簡単に使えるようなプラットフォームを作ろうみたいなね。
そういうふうにシフトしていくんだけど、それがハギングフェイスのね。
スピーカー 1
開発者はAI開発者。
スピーカー 2
AI開発者。AIをなんか開発したいよとか、AIの研究で新しく開発されたモデルをちょっと動かしたいんだと。
なんだけど結構その論文として掲載されているものをそのまま手元で動かすのってすげー難しいの。
数行で使えるモデルとクラウドGPU
じゃなくてハギングフェイスにそのモデルありますよと。
スピーカー 2
これダウンロードしたりとか数行でインストールしてくれば、同じ環境が動かせますと。
むしろ動かす環境自体もハギングフェイスの中にあるから、それでちょっと動かしてみてくださいみたいなこともできるの、ハギングフェイス。
スピーカー 2
そういう動かす環境も提供してる。
スピーカー 1
それクラウドで動かすってこと?
スピーカー 2
クラウドのGPUリソースみたいなやつをハギングフェイスに持って行って、そこで試せるみたいな。
スピーカー 1
ハギングフェイス上でどうぞみたいな。
スピーカー 2
どうぞみたいな。こっちのGPU使っちゃってくださいみたいな環境までやれちゃうから。
スピーカー 1
それがなかった時代は自分のところで使えるようにするまでめっちゃ大変だったのか。
スピーカー 2
そう。自分のところでわざわざ持って行ってリソースも用意してみたいなことをやらなきゃいけなかったけど、ちょっと試してくれたらハギングフェイスでできますよみたいな。
っていうのを提供したのがハギングフェイス。だからAIに特化したGitHubっていうのはそういう意味なんだね。
途中でなんかTensorFlowとかバイト打ちとかぐちゃぐちゃになったけど、まあそういうことで結局ハギングフェイスっていうのは。
スピーカー 1
なるほど。ハギングフェイスはじゃああれだ。僕らは何か使うことあるかな?
スピーカー 2
俺は使うことはあるよ。
スピーカー 1
何かモデルを探しに行きたいとかなんか?
スピーカー 2
そう。
うんうん。
カネリングは
スピーカー 1
ローカルで何か作りたいなみたいな。
スピーカー 2
よっぽどないと思う。
スピーカー 1
そういうこと言われると使いたくなるんだよな。
スピーカー 2
いやいや。
スピーカー 1
使ってみたよって。
スピーカー 2
でもローカルLLMをなんかやろうみたいな。
スピーカー 1
ファインチューニング。
スピーカー 2
ファインチューニングしようみたいな時は多分ハギングフェイスからちょっと持ってきましょうかみたいな感じ。
スピーカー 1
うんうんうん。
スピーカー 2
上級編だよね。だから。
09:49

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