Hugging Faceモデル運用入門

August 23, 2025

Hugging Face を用いたモデル運用入門

近年、機械学習モデルの利用が急速に広がっています。その中でも、Hugging Face は、非常に強力で使いやすいモデルとツールを提供しており、初心者から上級者まで幅広いユーザーに利用されています。本記事では、Hugging Face を用いたモデル運用の基本的な流れと、実際にモデルを動かすためのステップを解説します。

Hugging Face Hub とは？

Hugging Face Hub は、Hugging Face が提供するモデル、データセット、学習済みモデルなどを共有・利用するためのプラットフォームです。モデルのダウンロードはもちろん、独自のモデルを公開することも可能です。公開されたモデルは、Hugging Face のツールを使って簡単に利用できます。

モデルのダウンロードと利用

Hugging Face Transformers ライブラリを使用すると、Hugging Face Hub に公開されている様々なモデルを簡単に利用できます。モデルのダウンロードと利用の基本的な流れは以下の通りです。

Transformers ライブラリのインストール

まず、Transformers ライブラリをインストールします。これは、以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

モデルの選択

Hugging Face Hub に公開されているモデルの中から、利用したいモデルを選択します。例えば、テキスト生成モデルであれば、GPT-2 や GPT-Neo などがあります。

モデルのロード

Transformers ライブラリの `AutoModelForCausalLM` クラスを使用して、選択したモデルをロードします。これは、モデルのバージョンや設定などを指定できます。

from transformers import AutoModelForCausalLM

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

推論の実行

ロードしたモデルを使って、テキスト生成などの推論を実行します。これは、モデルに入力テキストを与え、出力テキストを生成する処理です。

from transformers import pipeline

  generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
  result = generator("Once upon a time", max_length=50, num_return_sequences=1)
  print(result)

Hugging Face Inference API の利用

Hugging Face Hub 上に公開されたモデルをローカル環境で動かす以外にも、Hugging Face Inference API を利用することで、API の通しでモデルを利用できます。これは、サーバー上でモデルを実行し、API の通しでモデルの出力を取得できるため、簡単なAPI を構築する際に便利です。

Hugging Face Inference API を利用するには、Hugging Face のアカウントを作成し、API キーを取得する必要があります。

まとめ

Hugging Face は、機械学習モデルの利用を非常に簡単にすることができます。本記事では、Hugging Face Hub の利用、モデルのダウンロードと利用、Hugging Face Inference API の利用について解説しました。これらの知識を参考に、ぜひ Hugging Face を活用して、機械学習モデルの利用を始めてみてください。

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