Hugging Face Nedir? Kapsamlı Kullanım Rehberi 2026

Yapay zeka dünyasının GitHub’ı olarak anılan Hugging Face, makine öğrenimi ekosisteminin merkezinde yer alıyor. Platform 1 milyondan fazla model, veri seti ve uygulamaya ev sahipliği yapıyor.

Geliştiriciler, araştırmacılar ve şirketler AI projelerinde Hugging Face kaynaklarından yararlanıyor. Apple, Google, Microsoft ve Meta gibi teknoloji devleri platformu aktif olarak kullanıyor.

Peki Hugging Face tam olarak ne sunuyor? Nasıl kullanılıyor? Hangi projeler için uygun?

Bu rehberde platformun tüm özelliklerini, kullanım alanlarını ve başlangıç adımlarını detaylıca inceliyoruz.

Hugging Face Nedir?

Hugging Face, makine öğrenimi modelleri için açık kaynaklı bir platform ve topluluktur. 2016 yılında New York’ta Fransız girişimciler tarafından kuruldu.

Kurucular Clément Delangue, Julien Chaumond ve Thomas Wolf başlangıçta bir chatbot uygulaması geliştirdi. Gençlere yönelik etkileşimli bir sohbet botu hedeflemişlerdi.

Chatbot modelini açık kaynak yaptıktan sonra beklenmedik bir şey oldu. Geliştirici topluluğu modele büyük ilgi gösterdi. Şirket stratejisini değiştirerek makine öğrenimi platformuna dönüştü.

Platform adını 🤗 sarılan yüz emojisinden alıyor. Kurucular borsaya emoji sembolüyle açılan ilk şirket olmayı hedeflemişti. Topluluk bu ismi benimsedi ve marka kimliğinin parçası haline geldi.

Hugging Face’in temel misyonu yapay zekayı demokratikleştirmek ve herkes için erişilebilir kılmaktır. Milyonlarca dolarlık hesaplama maliyeti gerektiren modeller platforma ücretsiz sunuluyor.

Büyük dil modellerini sıfırdan eğitmek yerine önceden eğitilmiş modelleri kullanmak devasa zaman tasarrufu sağlıyor. Fine-tuning yaklaşımı maliyetleri dramatik şekilde düşürüyor.

Rakamlarla Platform Verileri

Hugging Face 2023 yılında 235 milyon dolarlık Series D yatırım turu tamamladı. Şirket değerlemesi 4.5 milyar dolara ulaştı.

Toplam yatırım miktarı 396 milyon doları aştı. Nvidia, Google, Salesforce ve Amazon yatırımcılar arasında yer alıyor.

Günlük kurulum sayısı 3 milyonu geçiyor. Toplam kurulum sayısı 1.2 milyarı aştı. Transformers kütüphanesi GitHub’da 150.000’den fazla yıldız topladı.

Platform aylık 28 milyon ziyaret alıyor. Kullanıcıların %75’i erkek, %25’i kadınlardan oluşuyor. 25-34 yaş grubu kullanıcı tabanının %37’sini oluşturuyor.

10.000’den fazla şirket Hugging Face altyapısını kullanıyor. Intel, Pfizer, Bloomberg ve eBay bunlardan bazıları. 1.000’den fazla aktif ödeme yapan kurumsal müşteri bulunuyor.

2023 yılında yıllık tekrarlayan gelir 70 milyon dolara ulaştı. Bir önceki yıla göre %367 artış kaydedildi. Nvidia, Amazon ve Microsoft ile danışmanlık sözleşmeleri gelirin önemli kısmını oluşturuyor.

Temel Bileşenler

Hugging Face ekosistemi birbiriyle entegre çalışan dört ana bileşenden oluşuyor. Her bileşen farklı bir ihtiyaca cevap veriyor.

Hugging Face Hub

Hub, modellerin ve veri setlerinin paylaşıldığı merkezi depodur. Kullanıcılar modelleri keşfedebilir, test edebilir ve projelerine entegre edebilir.

GitHub kod paylaşımı için ne ise Hugging Face Hub AI modelleri için odur. Araştırmacılar çalışmalarını burada yayınlıyor. Geliştiriciler hazır modellere erişiyor.

Platform 1 milyondan fazla model barındırıyor. Veri seti sayısı 250.000’i, uygulama sayısı 250.000’i aşıyor. Rakamlar her gün artıyor.

Her model bir “model kartı” ile birlikte geliyor. Kart modelin nasıl çalıştığını ve hangi görevler için uygun olduğunu açıklıyor. Eğitim verisi, performans metrikleri ve kullanım örnekleri yer alıyor.

Modeller kategorilere ayrılmış durumda. Metin, görüntü, ses ve multimodal filtreler mevcut. Popülerlik, indirme sayısı ve güncellik sıralaması yapılabiliyor.

Transformers Kütüphanesi

Transformers, Hugging Face’in en popüler açık kaynak kütüphanesidir. Doğal dil işleme alanında standart haline geldi.

Kütüphane 300’den fazla model mimarisini destekliyor. BERT, GPT, LLaMA, Qwen, Mistral gibi popüler modeller dahil. Her hafta ortalama 3 yeni mimari ekleniyor.

Aralık 2025’te yayınlanan Transformers v5 önemli değişiklikler getirdi. PyTorch birincil framework olarak belirlendi. TensorFlow ve Flax desteği sonlandırılıyor.

Kütüphane metin, görüntü, ses ve multimodal görevleri destekliyor. Tek bir API ile farklı modeller kullanılabiliyor. Kod tutarlılığı korunuyor.

Transformers eğitim framework’leriyle uyumlu çalışıyor. Axolotl, Unsloth, DeepSpeed ve PyTorch-Lightning destekleniyor. Inference motorları vLLM, SGLang ve TGI ile entegre.

Datasets Kütüphanesi

Datasets kütüphanesi veri setlerini tek satır kodla yüklemeyi sağlıyor. Apache Arrow formatı sayesinde bellek kısıtlaması olmadan büyük verilerle çalışılabiliyor.

Platform 467 dilde metin veri setleri sunuyor. Görüntü, ses ve video veri setleri de mevcut. Düşük kaynaklı diller için özel koleksiyonlar bulunuyor. 

CSV, JSON, Parquet, HDF5 ve daha fazla format destekleniyor. Veriler PyTorch, TensorFlow, JAX ve NumPy ile uyumlu çalışıyor.

Streaming özelliği büyük veri setlerini indirmeden kullanmayı sağlıyor. Disk alanı tasarrufu yapılıyor. İşlem hızı artıyor.

Veri ön işleme fonksiyonları dahili olarak sunuluyor. Map, filter ve shuffle işlemleri kolay uygulanıyor. Batch encoding ve padding otomatik yapılıyor.

Spaces

Spaces, AI uygulamalarının demo ortamıdır. Kullanıcılar tarayıcıda doğrudan modelleri test edebiliyor. Kurulum gerektirmiyor.

Gradio ve Streamlit entegrasyonu mevcut. Python bilgisi olan herkes demo oluşturabiliyor. Arayüz tasarımı kolaylaştırılmış.

Geliştiriciler kendi demo sayfalarını oluşturabiliyor. Topluluk ile paylaşım kolaylaşıyor. Geri bildirim alma süreci hızlanıyor.

GPU destekli Spaces ücretli olarak sunuluyor. Yoğun hesaplama gerektiren demolar için gerekli. Fiyatlar kullanıma göre değişiyor.

Desteklenen Görevler

Hugging Face geniş bir görev yelpazesini kapsıyor. Her alan için özelleşmiş modeller mevcut.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP, Hugging Face’in en güçlü olduğu alandır. Platform bu alanda doğdu ve büyüdü.

Metin sınıflandırma modelleri spam tespiti, duygu analizi ve konu belirleme yapabiliyor. BERT tabanlı modeller bu görevlerde yüksek başarı sağlıyor.

Soru cevaplama sistemleri dokümanlardaki bilgileri çıkarabiliyor. Extractive ve generative yaklaşımlar destekleniyor. Müşteri hizmetleri chatbotları bu modelleri kullanıyor.

Metin özetleme modelleri uzun içerikleri kısaltabiliyor. Haber makaleleri, araştırma raporları ve toplantı notları özetlenebiliyor.

Çeviri modelleri 100’den fazla dil çiftini destekliyor. Meta’nın NLLB modeli 200 dilde çeviri yapabiliyor. Düşük kaynaklı diller için özel çalışmalar mevcut.

Metin üretimi için GPT tabanlı modeller kullanılabiliyor. ChatGPT ve Claude gibi kapalı kaynak alternatiflere açık kaynak seçenekler sunuluyor. LLaMA, Mistral ve Qwen popüler tercihler arasında.

Adlandırılmış varlık tanıma (NER) metindeki kişi, yer ve kurum isimlerini tespit ediyor. Bilgi çıkarma sistemlerinin temelini oluşturuyor.

Bilgisayarlı Görü

Görüntü işleme alanında Hugging Face hızla büyüyor. Timm kütüphanesinin satın alınması bu alanı güçlendirdi.

Görüntü sınıflandırma modelleri fotoğraflardaki nesneleri tanıyabiliyor. ResNet, ViT ve ConvNeXT mimarileri destekleniyor. ImageNet üzerinde eğitilmiş modeller hazır.

Nesne tespiti modelleri görüntülerdeki nesnelerin konumunu belirliyor. YOLO, DETR ve Faster R-CNN kullanılabiliyor. Otonom araçlar ve güvenlik sistemleri bu modelleri kullanıyor.

Görüntü segmentasyonu piksel düzeyinde sınıflandırma yapıyor. Medikal görüntüleme ve uydu fotoğrafı analizi için kritik. SAM (Segment Anything Model) bu alanda devrim yarattı.

Görüntü üretimi için Stable Diffusion modelleri platforma barındırılıyor. En iyi AI görüntü üreticileri arasında yer alan açık kaynak seçenekler ücretsiz kullanılabiliyor.

Ses İşleme

Ses alanında önemli modeller Hugging Face’te yer alıyor. Konuşma teknolojileri hızla gelişiyor.

Otomatik konuşma tanıma (ASR) sesi metne dönüştürüyor. OpenAI’ın Whisper modeli 99 dilde transkripsiyon yapabiliyor. Podcast ve video altyazılama için kullanılıyor.

Metinden sese (TTS) dönüşüm doğal sesli çıktı üretiyor. Bark ve XTTS modelleri insan benzeri ses sentezliyor. Sesli asistanlar ve erişilebilirlik uygulamaları için önemli.

Ses sınıflandırma çevresel sesleri tanıyabiliyor. Müzik türü belirleme, duygu analizi ve hoparlör tanıma yapılıyor.

Multimodal Uygulamalar

Birden fazla modaliteyi birleştiren modeller yükselişte. Görüntü ve metin birlikte işlenebiliyor.

Görüntü açıklama modelleri fotoğrafları tanımlayan metin üretiyor. Görme engelli kullanıcılar için erişilebilirlik sağlıyor. Sosyal medya ve e-ticaret platformları kullanıyor.

Görsel soru cevaplama görüntüler hakkındaki sorulara yanıt veriyor. “Bu fotoğrafta kaç kişi var?” gibi sorular cevaplanabiliyor.

Video analizi modelleri de platforma ekleniyor. Video özetleme ve içerik moderasyonu yapılabiliyor.

Hugging Face Nasıl Kullanılır?

Hugging Face kullanımı birkaç basit adımdan oluşuyor. Hem web arayüzü hem programatik erişim mümkün.

Hesap Oluşturma

huggingface.co adresine giderek ücretsiz hesap açılabilir. Email veya GitHub hesabıyla kayıt mümkün.

Kayıt sonrası profil ayarları yapılır. Kullanıcı adı ve bio eklenir. Profil fotoğrafı yüklenebilir.

Organizasyonlar oluşturulabilir ve ekip üyeleri davet edilebilir. Kurumsal projeler için organizasyon yapısı öneriliyor.

API token’ı profil ayarlarından oluşturulur. Programatik erişim için token gerekli. Read ve write yetkileri ayrı verilebiliyor.

Web Arayüzü ile Kullanım

En kolay başlangıç yolu web arayüzüdür. Kod yazmadan modeller test edilebiliyor.

Hub’dan istenilen model aranır. Filtreleme seçenekleri daraltmayı kolaylaştırıyor. Model kartı incelenerek uygunluk kontrol edilir.

“Inference API” bölümünden model doğrudan test edilebiliyor. Metin girişi yapılıyor ve çıktı görüntüleniyor. Hızlı deneme için ideal.

Spaces üzerinden interaktif demolar kullanılabiliyor. Karmaşık modeller görsel arayüzle deneyimleniyor.

Python ile Kullanım

Profesyonel kullanım için Python tercih ediliyor. Transformers kütüphanesi kurularak başlanır.

pip install transformers

Pipeline API ile model birkaç satır kodla kullanılabilir:

from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-1.5B")
result = generator("Yapay zeka gelecekte")

Model otomatik olarak indirilir ve önbelleğe alınır. Tekrar kullanımda yeniden indirme gerekmez. Disk alanı verimli kullanılıyor.

Farklı görevler için pipeline türleri değişiyor. Sentiment analysis, summarization, translation gibi görevler destekleniyor.

# Duygu analizi
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("Bu ürün harika!")

# Özetleme
summarizer = pipeline("summarization")
summary = summarizer(long_text, max_length=100)

Fine-tuning

Önceden eğitilmiş modeller kendi veri setinizle ince ayar yapılabilir. Trainer API bu işlemi kolaylaştırıyor.

Sıfırdan model eğitmek yerine fine-tuning tercih edilmeli. Zaman ve maliyet tasarrufu sağlanıyor. Daha az veriyle iyi sonuçlar alınıyor.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset
)

trainer.train()

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) kütüphanesi düşük kaynak kullanımı sağlıyor. LoRA ve QLoRA teknikleri büyük modelleri küçük GPU’larda eğitmeyi mümkün kılıyor.

Popüler Modeller

Hugging Face’te bazı modeller öne çıkıyor. İndirme sayıları ve topluluk ilgisi bunları belirliyor.

Büyük Dil Modelleri

LLaMA serisi Meta tarafından geliştiriliyor. Açık kaynak LLM’ler arasında en popüler seçenek. LLaMA 3.1 405B en büyük versiyonu.

Qwen serisi Alibaba’dan geliyor. Çok dilli yetenekleriyle öne çıkıyor. Qwen2.5 en çok indirilen metin LLM’i haline geldi.

Mistral Fransız yapay zeka şirketinin modelleri. Küçük boyutuna rağmen yüksek performans sunuyor. Mistral 7B verimlilik odaklı projeler için ideal.

DeepSeek Çin menşeli güçlü bir alternatif sunuyor. Kodlama ve matematik alanlarında yüksek başarı gösteriyor.

Görüntü Modelleri

Stable Diffusion metin açıklamalarından görüntü üretiyor. SDXL ve SD3 en güncel versiyonları. Sanat ve tasarım projelerinde yaygın kullanılıyor.

CLIP görüntü ve metni ortak uzayda temsil ediyor. Görsel arama ve sınıflandırma için temel oluşturuyor.

SAM (Segment Anything) herhangi bir nesneyi segmentleyebiliyor. Meta AI tarafından geliştirildi. Görüntü düzenleme uygulamalarında devrim yarattı.

Ses Modelleri

Whisper OpenAI’ın konuşma tanıma modeli. 99 dilde transkripsiyon yapabiliyor. Açık kaynak olarak yayınlandı.

Bark metinden gerçekçi ses üretiyor. Farklı diller ve aksanlar destekleniyor. Duygu ve tonlama kontrolü mümkün.

Hugging Face Avantajları ve Dezavantajları

Her platform gibi Hugging Face’in de güçlü ve zayıf yönleri var.

Fiyatlandırma

Hugging Face freemium model uyguluyor. Temel özellikler ücretsiz kullanılabiliyor.

Ücretsiz Plan

Sınırsız public model ve veri seti barındırma mevcut. Spaces üzerinde CPU destekli demo oluşturulabiliyor.

Topluluk desteği ve dokümantasyona tam erişim sağlanıyor. Inference API sınırlı kullanım hakkı veriyor.

Pro Plan

Aylık 9 dolar karşılığında gelişmiş özellikler sunuluyor. Özel veri seti görüntüleme ve inference özellikleri açılıyor.

Erken erişim programına dahil olunabiliyor. Yeni özellikler önce Pro kullanıcılara sunuluyor.

Enterprise Çözümler

Kurumsal müşterilere özel model eğitimi ve dağıtım hizmetleri veriliyor. Özel Hugging Face Hub kurulumu yapılabiliyor.

SSO entegrasyonu ve gelişmiş güvenlik özellikleri mevcut. Özel SLA ve öncelikli destek sağlanıyor.

Inference Endpoints ile özel uç noktalar oluşturulabiliyor. Otomatik ölçekleme ve yüksek kullanılabilirlik sunuluyor.

Kimler Kullanıyor?

Teknoloji devleri Hugging Face modellerini üretim ortamlarında kullanıyor.

Google, Meta ve Microsoft araştırma projelerinde Transformers kütüphanesini tercih ediyor. Apple NLP uygulamalarında platformdan yararlanıyor.

Bloomberg finansal metin analizi için Hugging Face modelleri kullanıyor. Intel ve AMD donanım optimizasyonları için işbirliği yapıyor.

Akademik dünyada da yaygın kullanım söz konusu. Stanford, MIT ve Oxford araştırmacıları model paylaşımı yapıyor. Yayınlanan makalelerin büyük kısmı Hugging Face referansı içeriyor.

Startup’lar hızlı prototipleme için platformu tercih ediyor. Hazır modeller geliştirme süresini kısaltıyor. MVP’den üretime geçiş hızlanıyor.

Sağlık sektöründe Pfizer ve diğer ilaç şirketleri araştırma için kullanıyor. Medikal metin analizi ve ilaç keşfi çalışmaları yapılıyor.

Alternatifler ve Karşılaştırma

Hugging Face’in bazı alternatifleri mevcut. Her birinin güçlü yönleri farklı.

TensorFlow Hub Google’ın model deposu. TensorFlow ekosistemiyle derin entegrasyon sunuyor. Ancak model çeşitliliği Hugging Face’in gerisinde.

PyTorch Hub PyTorch modelleri için resmi depo. Araştırma odaklı modeller barındırıyor. Topluluk desteği daha sınırlı.

Model Zoo farklı framework’ler için modeller sunuyor. Dağınık yapısı kullanımı zorlaştırıyor.

Replicate model dağıtımı için API sunuyor. Inference odaklı bir platform. Model eğitimi desteklemiyor.

OpenAI ve Anthropic gibi şirketler kapalı kaynak modeller sunuyor. Grok ve diğer alternatifler farklı kullanım senaryoları için uygun olabiliyor.

Gelecek Planları

Hugging Face sürekli büyümeye devam ediyor. Yeni alanlar keşfediliyor.

Robotik Alanına Giriş

Hugging Face Nisan 2025’te Pollen Robotics’i satın aldı. Fransız robotik girişimi insansı robotlar geliştiriyordu.

Satın alma AI modellerinin fiziksel dünyaya taşınmasını hedefliyor. Robotik, otomotiv ve IoT alanlarına genişleme planlanıyor.

LeRobot projesi robotik için açık kaynak araçlar sunuyor. Simülasyon ve gerçek dünya eğitimi destekleniyor.

Edge AI

Mobil ve gömülü cihazlarda AI çalıştırma giderek önem kazanıyor. Optimum kütüphanesi model optimizasyonu sağlıyor.

Quantization ve pruning teknikleri model boyutunu küçültüyor. ONNX dönüşümü farklı platformlarda çalışmayı mümkün kılıyor.

AI Ajanları

Hugging Face kendi AI ajanını geliştirdi. Open Computer Agent tarayıcı üzerinde görevler gerçekleştirebiliyor.

Smolagents kütüphanesi ajan geliştirmeyi kolaylaştırıyor. Claude Code gibi kodlama ajanlarına alternatif sunuyor.

Başlarken İpuçları

Hugging Face’e yeni başlayanlar için öneriler:

• Önce web arayüzünde modelleri test edin
• Küçük modellerle başlayın sonra büyütün
• Model kartlarını dikkatlice okuyun
• Topluluk forumlarını takip edin
• Resmi kursları tamamlayın
• GPU erişimi için Colab kullanın

Sonuç

Hugging Face yapay zeka geliştirme sürecini köklü şekilde değiştirdi. Daha önce büyük bütçeler gerektiren AI projeleri artık herkes için erişilebilir.

Platform makine öğreniminin GitHub’ı konumunu güçlendirmeye devam ediyor. Açık kaynak yaklaşımı inovasyonu hızlandırıyor. Topluluk katkıları ekosistemi zenginleştiriyor.

1 milyondan fazla model, kapsamlı dokümantasyon ve aktif topluluk desteği sunuluyor. Başlangıç seviyesinden ileri düzeye kadar her kullanıcı için kaynaklar mevcut.

AI projelerinizde Hugging Face kaynaklarını keşfetmeye bugün başlayabilirsiniz. En iyi AI uygulamaları arasında yer alan araçlarla birlikte kullanarak projelerinizi güçlendirebilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

Kaynak: Hugging Face | Wikipedia | GitHub