T
Tuğçe İçözü
Misafir
Geçtiğimiz günlerde mobil cihazlar için küçük dil modeli SmolLM ile gündeme gelen Hugging Face, Seattle merkezli ekip çalışmasına dayalı geliştirme platformu XetHub'ı satın aldığını duyurdu. Eski Apple araştırmacıları tarafından kurulan XetHub, makine öğrenimi ekiplerinin büyük veri kümeleri ve modellerle daha verimli çalışmasına destek oluyor.
Anlaşmanın finansal detayları henüz açıklanmadı. Ancak Hugging Face CEO'su Clem Delangue'nin belirttiğine göre; bu, şirketin bugüne kadar yaptığı en büyük satın alma. Hugging Face ekibi, bu satın alma ile XetHub'ın teknolojisini kendi platformuna entegre etmeyi planlıyor. Böylece şirket, depolama backend'ini yükseltecek. Bu anlamda geliştiricilerin şu anda mümkün olandan daha büyük modelleri ve veri kümelerini minimum çabayla barındırabileceğini belirtelim. XetHub ise tamamen kapanacak.
Şirketin CTO'su Julien Chaumond'ın aktardıklarına göre; XetHub ekibi, Hub'ın repoları için depolama arka ucu olarak LFS'nin kendi daha iyi sürümüne geçecek. Bu sayede Hugging Face veri kümeleri ve modelleri önümüzdeki 5 yıllık büyümesini başlatacak.
XetHub, 2021 yılında Yucheng Low, Ajit Banerjee ve Rajat Arya tarafından kuruldu. Ekip, daha önce Apple'ın dahili makine öğrenimi altyapısı üzerinde çalışıyordu. Platform, işletmelerin büyük modelleri ve veri kümelerini keşfetmenin yanı sıra, bunları anlamaları ve bunlarla çalışmalarını sağladı.
XetHub, TB'lara kadar çıkan depolar için Git benzeri sürüm kontrolü sunuyordu. Ekipler, XetHub ile makine öğrenimi iş akışlarındaki değişiklikleri takip edebiliyor, birlikte çalışabiliyordu. Aynı şekilde XetHub'ın tekrarlanabilirliğinin koruma konusunda fayda sağladığını da ekleyelim.
Girişimin bu alanda depolama ve aktarım süreçlerini iyileştirdiğini söyleyebiliriz. Xethub bunun için içerik tanımlı yığınlama, tekilleştirme, anında depo montajı ve dosya akışı gibi gelişmiş teknikler kullandı. Girişimin müşterileri arasında Tableau ve Gather AI da yer alıyor.
Şu anda XetHub platformu 1TB'den büyük dosyaları tek tek desteklerken, platformun toplam depo boyutu 100TB'ın üzerine ulaşıyor. Xethub'ın Hugging Face Hub'a entegre olması, kullanıcıların söz konusu modellerle çalışırken iş birliği yapabilmesini ve ilerlemelerini kolayca takip edebilmelerini sağlayacak.
Kaynak : Webrazzi
Anlaşmanın finansal detayları henüz açıklanmadı. Ancak Hugging Face CEO'su Clem Delangue'nin belirttiğine göre; bu, şirketin bugüne kadar yaptığı en büyük satın alma. Hugging Face ekibi, bu satın alma ile XetHub'ın teknolojisini kendi platformuna entegre etmeyi planlıyor. Böylece şirket, depolama backend'ini yükseltecek. Bu anlamda geliştiricilerin şu anda mümkün olandan daha büyük modelleri ve veri kümelerini minimum çabayla barındırabileceğini belirtelim. XetHub ise tamamen kapanacak.
Şirketin CTO'su Julien Chaumond'ın aktardıklarına göre; XetHub ekibi, Hub'ın repoları için depolama arka ucu olarak LFS'nin kendi daha iyi sürümüne geçecek. Bu sayede Hugging Face veri kümeleri ve modelleri önümüzdeki 5 yıllık büyümesini başlatacak.
XetHub'ın detayları
XetHub, 2021 yılında Yucheng Low, Ajit Banerjee ve Rajat Arya tarafından kuruldu. Ekip, daha önce Apple'ın dahili makine öğrenimi altyapısı üzerinde çalışıyordu. Platform, işletmelerin büyük modelleri ve veri kümelerini keşfetmenin yanı sıra, bunları anlamaları ve bunlarla çalışmalarını sağladı.
XetHub, TB'lara kadar çıkan depolar için Git benzeri sürüm kontrolü sunuyordu. Ekipler, XetHub ile makine öğrenimi iş akışlarındaki değişiklikleri takip edebiliyor, birlikte çalışabiliyordu. Aynı şekilde XetHub'ın tekrarlanabilirliğinin koruma konusunda fayda sağladığını da ekleyelim.
Girişimin bu alanda depolama ve aktarım süreçlerini iyileştirdiğini söyleyebiliriz. Xethub bunun için içerik tanımlı yığınlama, tekilleştirme, anında depo montajı ve dosya akışı gibi gelişmiş teknikler kullandı. Girişimin müşterileri arasında Tableau ve Gather AI da yer alıyor.
Şu anda XetHub platformu 1TB'den büyük dosyaları tek tek desteklerken, platformun toplam depo boyutu 100TB'ın üzerine ulaşıyor. Xethub'ın Hugging Face Hub'a entegre olması, kullanıcıların söz konusu modellerle çalışırken iş birliği yapabilmesini ve ilerlemelerini kolayca takip edebilmelerini sağlayacak.
Kaynak : Webrazzi
