---
title: "Hugging Face (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Hugging_Face_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Hugging Face"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 2981
wiki_created_at: 2026-09-06T23:13:52Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:13:52Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:54:17Z
---

# Hugging Face (TH)

**Hugging Face, Inc.** — คือบริษัทสัญชาติอเมริกันที่ดำรงตำแหน่งศูนย์กลางในระบบนิเวศปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยุคปัจจุบัน บริษัทให้บริการแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่มักถูกเรียกว่า «GitHub สำหรับ Machine Learning» และเป็นที่เก็บ repository สำหรับโมเดล ชุดข้อมูล และแอปพลิเคชันสาธิต<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-365ds_guide-1)</sup> พันธกิจของบริษัทคือการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยโดยการมอบเครื่องมือและสร้างชุมชนระดับโลกเพื่อการทำงานร่วมกัน<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-ibm_whatis-2)</sup>

บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี ค.ศ. 2016 โดยผู้ประกอบการชาวฝรั่งเศส **Clément Delangue** (CEO), **Julien Chaumond** (CTO) และ **Thomas Wolf** (CSO) จากการพัฒนาแชทบอทสู่การเป็นแพลตฟอร์มหลัก Hugging Face กลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และบริษัทขนาดใหญ่ทั่วโลก โดยได้รับการประเมินมูลค่าถึง **4.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ** ภายในปี ค.ศ. 2023<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-wiki_hf-3)</sup>

## ประวัติและการก่อตั้งบริษัท

### การก่อตั้งและการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ (ค.ศ. 2016)

ในตอนแรก **Hugging Face** ก่อตั้งขึ้นในปี ค.ศ. 2016 เพื่อสร้างแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค ซึ่งเป็นแชทบอทที่มุ่งเป้าไปยังกลุ่มผู้ใช้วัยรุ่น ชื่อของบริษัทมาจากอีโมจิ «ใบหน้ากอดรัก» (🤗) ซึ่งถูกเลือกเพื่อสะท้อนถึงลักษณะที่เป็นมิตรและเห็นอกเห็นใจของผู้ช่วย AI<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-365ds_guide-1)</sup>

อย่างไรก็ตาม แชทบอทดังกล่าวไม่ได้รับความนิยมอย่างมีนัยสำคัญ ความล้มเหลวในเบื้องต้นนี้กลายเป็นตัวเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์อย่างสิ้นเชิง แทนที่จะพัฒนาผลิตภัณฑ์ปลายทางต่อไป ผู้ก่อตั้งตัดสินใจเปิดซอร์สโค้ดของโมเดลที่เป็นพื้นฐานของแชทบอท<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-wiki_hf-3)</sup> การตอบรับจากชุมชนเผยให้เห็นถึงความต้องการอย่างมหาศาลในเครื่องมือที่เข้าถึงได้สำหรับการทำงานกับโมเดล NLP ขั้นสูง

บริษัทดำเนินการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ โดยปรับทิศทางมุ่งสู่การสร้างแพลตฟอร์ม Machine Learning ด้วยพันธกิจที่จะทำให้เทคโนโลยี AI เข้าถึงได้สำหรับทุกคน ไม่ใช่เฉพาะบริษัทขนาดใหญ่เท่านั้น ดังนั้น ความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์ B2C จึงนำไปสู่ความสำเร็จในรูปแบบ B2D (*Business-to-Developer*) ซึ่งได้ฝังหลักการของความเปิดกว้างและการมุ่งเน้นชุมชนไว้ใน DNA ของบริษัท<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-canvas_history-4)</sup>

### ขั้นตอนสำคัญของการพัฒนาและการระดมทุน

หลังจากการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ บริษัทแสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็ว

- **ค.ศ. 2019:** มีการสร้างไลบรารี **Transformers** ซึ่งพัฒนาขึ้นในตอนแรกสำหรับ NLP และขยายตัวอย่างรวดเร็วเพื่อรองรับโมเดลในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์และเสียง กลายเป็นมาตรฐาน de facto ในอุตสาหกรรม<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-hf_blog_transformers-5)</sup>
- **กรกฎาคม ค.ศ. 2022:** เวิร์กช็อปนานาชาติ **BigScience** ที่จัดโดย Hugging Face ได้สิ้นสุดลง ผลลัพธ์คือการเปิดตัว **BLOOM** — โมเดลหลายภาษาโอเพนซอร์สที่มี 176 พันล้านพารามิเตอร์
- **ธันวาคม ค.ศ. 2022:** Hugging Face เข้าซื้อกิจการ **Gradio** ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพนซอร์สยอดนิยมสำหรับการสร้างการสาธิตแบบโต้ตอบได้อย่างรวดเร็ว
- **สิงหาคม ค.ศ. 2023:** มีการระดมทุน Series D จำนวน **235 ล้านดอลลาร์สหรัฐ** ส่งผลให้มูลค่าของบริษัทเพิ่มขึ้นถึง **4.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ** ผู้ร่วมลงทุนในรอบนี้ได้แก่ Google, Amazon, Nvidia, Salesforce, Intel, AMD และ IBM<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-originality_ai_stats-6)</sup>
- **เมษายน ค.ศ. 2024:** บริษัทเข้าซื้อกิจการ **Pollen Robotics** ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการขยายความสนใจสู่ด้าน embodied AI<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-wiki_hf-3)</sup>

## ระบบนิเวศของ Hugging Face

ระบบนิเวศของ Hugging Face ครอบคลุมวงจรชีวิตทั้งหมดของการพัฒนาโมเดล Machine Learning ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลจนถึงการนำไปใช้งาน

### Hugging Face Hub

แกนกลางของระบบนิเวศคือ **Hugging Face Hub** — แพลตฟอร์มเว็บส่วนกลางสำหรับการทำงานร่วมกัน ประกอบด้วย:

- **Repository โมเดล:** Git repository สำหรับจัดเก็บโมเดล น้ำหนัก และไฟล์การกำหนดค่า รองรับการทำ versioning เพื่อความสามารถในการทำซ้ำการทดลอง
- **Repository ชุดข้อมูล (Datasets):** Repository ที่คล้ายกันสำหรับการจัดเก็บและทำ versioning ของชุดข้อมูล
- **Spaces:** สภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบสำหรับการสร้างและสาธิตเว็บแอปพลิเคชัน (เดโม) บนพื้นฐานของโมเดล โดยใช้ framework อย่าง **Gradio** และ **Streamlit**
- **Model Cards:** เอกสารมาตรฐานที่อธิบายคุณลักษณะ ข้อจำกัด และอคติที่อาจเกิดขึ้นของโมเดล ซึ่งช่วยส่งเสริมความโปร่งใส<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-hf_docs_model-cards-7)</sup>

### ไลบรารี Transformers

**Transformers** คือผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์หลักของ Hugging Face ที่มอบ API แบบรวมศูนย์สำหรับการเข้าถึงโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วหลายพันโมเดล คุณลักษณะสำคัญ:

- **ความเข้ากันได้กับ framework:** การผสานรวมอย่างราบรื่นกับ PyTorch, TensorFlow และ JAX
- **ความง่ายในการใช้งาน:** การโหลด การ fine-tuning และการใช้งานโมเดลทำได้ในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด
- **ประสิทธิภาพ:** ให้การเข้าถึงโมเดลจำนวนมาก ช่วยหลีกเลี่ยงการฝึกอบรมจากศูนย์ ซึ่งช่วยประหยัดทรัพยากรและลดการปล่อยคาร์บอน<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-hf_docs_transformers-8)</sup>

### ไลบรารีสำคัญอื่น ๆ

- **Datasets:** ไลบรารีสำหรับการเข้าถึงและประมวลผลชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้รูปแบบ Apache Arrow
- **Tokenizers:** ไลบรารีประสิทธิภาพสูงที่เขียนด้วย Rust สำหรับการ tokenize ข้อความ
- **Accelerate:** ทำให้การฝึกอบรมแบบกระจายบน GPU/TPU หลายตัวเป็นเรื่องง่ายขึ้น
- **PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning):** ไลบรารีวิธีการ fine-tuning โมเดลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
- **Safetensors:** รูปแบบที่ปลอดภัยและรวดเร็วสำหรับการจัดเก็บน้ำหนักของ Neural Network ซึ่งกลายเป็นมาตรฐานเริ่มต้นในระบบนิเวศ

## รูปแบบธุรกิจและการวางตำแหน่งในตลาด

Hugging Face ใช้รูปแบบธุรกิจแบบ freemium โดยผสมผสานการเข้าถึงแบบเปิดกับข้อเสนอเชิงพาณิชย์สำหรับลูกค้าองค์กร

- **ระดับฟรี (Free Tier):** เสนอการโฮสต์ repository สาธารณะแบบไม่จำกัด ดึงดูดผู้ใช้หลายล้านคน
- **แหล่งรายได้:**
  - **PRO Subscription:** การสมัครสมาชิกสำหรับบุคคล (\$9/เดือน) พร้อมขีดจำกัดที่ขยายเพิ่มขึ้น
  - **Enterprise Hub:** ผลิตภัณฑ์สำหรับองค์กร (ตั้งแต่ \$20/ผู้ใช้ต่อเดือน) พร้อมความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น, SSO, การนำไปใช้งานแบบ on-premise และการสนับสนุนแบบให้ความสำคัญก่อน
  - **ทรัพยากรการคำนวณแบบมีค่าใช้จ่าย:** การเข้าถึงแบบชำระเงินสำหรับกำลังการประมวลผลสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานผ่านบริการอย่าง **Inference Endpoints**

บริษัทวางตำแหน่งตัวเองเป็นแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกลาง — «สวิตเซอร์แลนด์ในโลกของ AI» โดยสร้างความสัมพันธ์หุ้นส่วนเชิงลึกกับผู้ให้บริการคลาวด์หลัก (**AWS**, **Google Cloud**, **Microsoft Azure**) และผู้ผลิตฮาร์ดแวร์

## พันธกิจการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย

องค์ประกอบหลักของเอกลักษณ์ของ Hugging Face คือพันธกิจในการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย ซึ่งดำเนินการผ่านหลักการของโอเพนซอร์สและวิทยาศาสตร์เปิด

การแสดงออกที่โดดเด่นของปรัชญานี้คือโครงการวิจัย **BigScience** เวิร์กช็อปนานาชาติเปิดที่จัดโดย Hugging Face นี้รวบรวมนักวิจัยกว่า 1,000 คน ผลลัพธ์คือโมเดล **BLOOM** — โมเดลภาษาหลายภาษาขนาดใหญ่ (176 พันล้านพารามิเตอร์) ที่เผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต **Responsible AI License** ซึ่งอนุญาตให้ใช้งานได้อย่างกว้างขวาง แต่กำหนดข้อจำกัดในการนำไปใช้ในด้านที่มีความเสี่ยงสูง<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_note-bloom_model_card-9)</sup>

## ลิงก์

- เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Hugging Face
- บล็อกอย่างเป็นทางการของ Hugging Face

## หมายเหตุ

1.  <span id="cite_note-365ds_guide-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-365ds_guide_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-365ds_guide_1-1)</sup> «What is Hugging Face? A Beginners Guide». *365 Data Science*. <a href="https://365datascience.com/trending/what-is-hugging-face/" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-ibm_whatis-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-ibm_whatis_2-0) «What is Hugging Face?». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/think/topics/hugging-face" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-wiki_hf-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-wiki_hf_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-wiki_hf_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-wiki_hf_3-2)</sup> «Hugging Face». *Wikipedia*. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Hugging_Face" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-canvas_history-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-canvas_history_4-0) «What is Brief History of Hugging Face Company». *Canvas Business Model*. <a href="https://canvasbusinessmodel.com/blogs/brief-history/hugging-face-brief-history" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-hf_blog_transformers-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-hf_blog_transformers_5-0) «The Transformers Library: standardizing model definitions». *Hugging Face Blog*. <a href="https://huggingface.co/blog/transformers-model-definition" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-originality_ai_stats-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-originality_ai_stats_6-0) «HuggingFace Statistics». *Originality.ai*. <a href="https://originality.ai/blog/huggingface-statistics" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-hf_docs_model-cards-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-hf_docs_model-cards_7-0) «Model Cards». *Hugging Face Docs*. <a href="https://huggingface.co/docs/hub/model-cards" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-hf_docs_transformers-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-hf_docs_transformers_8-0) «Transformers». *Hugging Face Docs*. <a href="https://huggingface.co/docs/transformers/index" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-bloom_model_card-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/Hugging_Face_(TH)#cite_ref-bloom_model_card_9-0) «bigscience/bloom». *Hugging Face*. <a href="https://huggingface.co/bigscience/bloom" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>