Jetzt reinschauen – neue Umgebung live

Einfache Anbindung von Hugging Face Modellen für Kaggle Nutzer

Kategorien:
No items found.
Freigegeben:
May 15, 2025

Artikel jetzt als Podcast anhören

Vereinfachter Zugriff auf Hugging Face Modelle für Kaggle Nutzer

Die KI-Community, die sich auf Plattformen wie Kaggle und Hugging Face tummelt, profitiert von einer stetig wachsenden Anzahl an Modellen und Tools. Um die Zusammenarbeit und den Austausch innerhalb dieser Community zu fördern, arbeiten Kaggle und Hugging Face an einer engeren Verzahnung ihrer Plattformen. Dies ermöglicht Entwicklern einen effizienteren Zugriff auf Ressourcen und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Nahtlose Integration für verbesserte Arbeitsabläufe

Die Integration ermöglicht eine direkte Navigation zwischen Hugging Face Modellen und Kaggle. So können Nutzer beispielsweise direkt von einer Hugging Face Modellseite, wie z.B. Qwen/Qwen3-1.7B, zu einem Kaggle Notebook wechseln. Durch einen Klick auf "Use this model" und die Auswahl von "Kaggle" öffnet sich ein Notebook mit einem vorbereiteten Code-Snippet zum Laden des Modells. Der gleiche Vorgang ist auch umgekehrt möglich: Von einem Hugging Face Modell auf Kaggle führt ein Klick auf den "Code" Button direkt zur entsprechenden Hugging Face Seite.

Wird ein Notebook auf Kaggle ausgeführt, das auf ein Hugging Face Modell verweist, generiert Kaggle automatisch eine entsprechende Modellseite, falls diese noch nicht existiert. Dies geschieht ohne spezielle Code-Anpassungen. Wird das Notebook öffentlich gemacht, erscheint es automatisch im "Code" Tab der Kaggle Modellseite. Dies erleichtert die Nachvollziehbarkeit und fördert den Austausch von Best Practices.

Zentrale Anlaufstelle für Modelle und Codebeispiele

Unter https://www.kaggle.com/models finden Kaggle Nutzer eine zentrale Übersicht über Hugging Face Modelle und zugehörige Codebeispiele in öffentlichen Notebooks. Mit zunehmender Nutzung von Hugging Face Modellen auf Kaggle wächst auch die Anzahl der verfügbaren Modelle und Codebeispiele, die als Inspiration und Grundlage für eigene Projekte dienen können.

Umgekehrt ermöglicht die Integration auch von der Kaggle Modellseite aus den direkten Zugriff auf Hugging Face. Ein Klick auf "Open in Hugging Face" führt zu weiteren Details, Metadaten, Community-Nutzung in Hugging Face Spaces, Diskussionen und mehr.

Umgang mit privaten und zugangsbeschränkten Modellen

Die Nutzung privater Hugging Face Modelle in Kaggle Notebooks erfordert die Authentifizierung über den Hugging Face Account. Hierzu wird der HF_TOKEN im "Add-ons > Secrets" Menü des Notebook Editors hinzugefügt. In diesem Fall wird keine Hugging Face Modellseite auf Kaggle generiert.

Für zugangsbeschränkte Modelle ist eine Zugriffsanfrage über einen Hugging Face Account erforderlich. Die weiteren Schritte erfolgen dann wie gewohnt über die Hugging Face Modellseite im Browser. Hugging Face bietet hierfür eine detaillierte Dokumentation.

Zukünftige Entwicklungen und der Fokus auf Wettbewerbsintegrität

Kaggle arbeitet an einer Lösung für die nahtlose Nutzung von Hugging Face Modellen in Kaggle Wettbewerben, die Offline-Notebook-Einreichungen erfordern. Dabei legt Kaggle besonderen Wert auf den Schutz vor Datenlecks und Modellkontamination, um die Integrität der Wettbewerbe zu gewährleisten.

Das Ziel ist es, die Integration so zu gestalten, dass sowohl die Wettbewerbsintegrität als auch der reibungslose Zugriff auf die besten Modelle von Hugging Face für Kaggle-Teilnehmer gewährleistet sind. Feedback und Anregungen aus der Community sind dabei ausdrücklich erwünscht.

Bibliography: https://huggingface.co/blog/kaggle-integration https://huggingface.co/blog https://www.kaggle.com/questions-and-answers/507190 https://www.kaggle.com/code/ohagwucollinspatrick/rag-systems-w-gemma-hugging-face https://medium.com/google-cloud/kaggle-model-upload-made-easy-a74acc5f15d5 https://www.datacamp.com/tutorial/mistral-7b-tutorial https://developers.googleblog.com/en/publish-your-keras-models-on-kaggle-and-hugging-face/ https://neptune.ai/blog/hugging-face-pre-trained-models-find-the-best https://huggingface.co/blog/lmassaron/fine-tuning-llms-on-kaggle-notebooks https://subhwhoo.medium.com/kaggle-or-huggingface-the-best-one-for-you-a4a0dfa4d575
Was bedeutet das?

Wie können wir Ihnen heute helfen?

Das Expertenteam von Mindverse freut sich darauf, Ihnen zu helfen.