허깅 페이스
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- Hugging Face; 허깅 페이스
- 머신러닝 모델·데이터셋을 공유하는 허브와 Transformers 등 오픈 소스 라이브러리를 운영하는 미국 기업
허깅 페이스(Hugging Face, Inc.)는 미국 뉴욕에 본사를 둔 인공지능 기업이다. 공개 모델과 데이터셋, 데모 앱을 올리고 내려받는 플랫폼 '허깅 페이스 허브'(Hugging Face Hub)와, 사전 학습 모델을 몇 줄의 코드로 불러 쓰게 해 주는 파이썬 라이브러리 Transformers로 알려져 있다. 깃 저장소 형태로 모델을 관리하는 방식 때문에 흔히 "머신러닝의 깃허브"에 비유된다. 회사 이름은 두 팔 벌려 안는 얼굴 이모지(🤗)에서 따왔다.
2026년 9월 기준 1,800만 명 이상이 300만 개 이상의 모델, 50만 개 이상의 데이터셋, 100만 개 이상의 앱을 이 플랫폼에서 공유한다.[1] 2026년 9월 엔비디아가 약 129억 달러에 인수하기로 합의했으며, 거래는 규제 승인을 거쳐 2027년 상반기에 마무리될 예정이다.[2]
| 시기 | 사건 |
|---|---|
| 2016년 | 프랑스 출신 클레망 들랑그(Clément Delangue), 쥘리앵 쇼몽(Julien Chaumond), 토마 볼프(Thomas Wolf)가 뉴욕에서 창업. 처음에는 10대를 겨냥한 대화형 챗봇 앱을 만들었다[3] |
| 2018~2019년 | 챗봇용으로 다루던 언어 모델 코드를 공개한 것을 계기로 머신러닝 도구 회사로 전환. BERT를 파이토치로 옮긴 라이브러리가 Transformers로 발전했다 |
| 2021년 4월 | 공개 대형 언어 모델을 만드는 국제 연구 협력 '빅사이언스'(BigScience) 시작 |
| 2022년 7월 | 빅사이언스가 1,760억 매개변수 다국어 언어 모델 BLOOM 공개 |
| 2023년 8월 | 기업가치 45억 달러로 2억 3,500만 달러 투자 유치. 세일즈포스, 구글, 엔비디아, 아마존, AMD, 인텔, IBM, 퀄컴 등 참여[4] |
| 2025년 4월 | 프랑스 휴머노이드 로봇 기업 폴른 로보틱스(Pollen Robotics) 인수[5] |
| 2026년 7월 | 자율 AI 에이전트에 의한 내부 인프라 침해 사고(아래 보안 절) |
| 2026년 9월 | 엔비디아가 인수 합의 발표. 주주에게 약 119억 달러, 직원 유지 보상으로 최대 약 10억 달러[2] |
엔비디아는 인수 발표에서 허깅 페이스가 브랜드를 유지하고 모든 모델·프레임워크·클라우드·가속기에 열린 플랫폼으로 남으며, 허깅 페이스를 쓰는 데 엔비디아 하드웨어가 필요하지 않을 것이라고 밝혔다. 젠슨 황은 들랑그가 먼저 인수를 제안했다고 썼다.[1]
허브는 모델, 데이터셋, Spaces 세 종류의 저장소를 제공한다. 모든 저장소는 Git 저장소이며, 큰 파일은 Git LFS나 자체 저장 방식(Xet)으로 다룬다.
| 저장소 | 내용 |
|---|---|
| 모델 | 가중치 파일, 설정, 토크나이저와 함께 모델 카드(README)를 둔다. 모델 카드에는 학습 데이터, 용도, 한계, 라이선스를 적는다. 접근 승인 조건(gated)을 걸 수 있다 |
| 데이터셋 | 데이터 파일과 데이터셋 카드. 브라우저에서 내용을 미리 볼 수 있는 뷰어 제공 |
| Spaces | Gradio, Streamlit, 도커로 만든 데모 앱을 호스팅. 기본 CPU 무료, GPU는 유료. 이미지 생성 모델 등 데모를 브라우저에서 바로 써 볼 수 있다 |
허브에 올린 모델은 Transformers, Diffusers뿐 아니라 Llama.cpp, 올라마(Ollama), LM Studio, vLLM, SGLang, 애플 MLX 같은 외부 추론 도구가 직접 내려받아 쓴다. 이 때문에 공개 가중치(open weight) 모델 대부분이 허깅 페이스를 기본 배포처로 삼는다. 메타 라마, 딥시크, 구글 젬마 같은 모델이 대표적이다.
| 라이브러리 | 용도 |
|---|---|
| Transformers | 사전 학습 트랜스포머 모델의 구현과 가중치 로딩을 통합한 라이브러리. from_pretrained 한 줄로 허브의 모델을 불러오고, pipeline으로 분류·생성·번역 같은 작업을 바로 실행한다[6] |
| Tokenizers | Rust로 작성한 고속 토크나이저(BPE, WordPiece, Unigram) |
| Datasets | 허브의 데이터셋을 내려받아 메모리 매핑(Apache Arrow)으로 대용량을 처리[7] |
| Diffusers | 확산 모델 추론과 학습. 스테이블 디퓨전 계열 파이프라인의 사실상 표준 |
| Accelerate | 같은 학습 코드를 여러 GPU·TPU·혼합 정밀도 환경에서 실행 |
| PEFT | LoRA 등 매개변수 효율적 미세 조정 기법 모음 |
| TRL | 지도 미세 조정, 보상 모델, 인간 피드백 기반 강화 학습, DPO 같은 언어 모델 후학습 |
| Text Generation Inference (TGI) | 언어 모델 서빙 서버. 허깅 챗과 추론 API에 쓰였다. 현재 유지보수 모드로, 저장소는 2026년 3월 21일 보관(archive) 처리되었고 vLLM, SGLang 같은 엔진을 쓰라고 안내한다[8] |
| safetensors | 안전한 텐서 저장 형식(아래 보안 절) |
| smolagents | 코드를 작성해 행동하는 방식의 경량 AI 에이전트 라이브러리 |
빅사이언스는 허깅 페이스가 주도하고 전 세계 연구자 1,000여 명이 참여한 1년짜리 공개 연구 워크숍이었다. 그 결과물인 BLOOM은 1,760억 매개변수, 46개 자연어와 13개 프로그래밍 언어로 학습한 모델로, 프랑스 장 제(Jean Zay) 슈퍼컴퓨터의 A100 GPU 384장으로 2022년 3월 11일부터 약 4개월 학습해 2022년 7월 공개되었다. 사용 제한 조항을 담은 BigScience RAIL 라이선스로 배포했다.[9] 당시 학계·비영리 진영이 만든 가장 큰 공개 언어 모델이었고, 학습 과정과 데이터 구성까지 공개했다는 점에서 의미가 있었다.
허깅 페이스는 공개 언어 모델들을 같은 조건의 벤치마크로 자동 평가해 순위를 매기는 '오픈 LLM 리더보드'(Open LLM Leaderboard)를 2023년부터 운영했다. 공개 모델 성능 비교의 기준점 역할을 했지만, 같은 MMLU 벤치마크라도 평가 구현에 따라 점수가 크게 달라지는 문제가 드러나 허깅 페이스 스스로 평가 방식을 고쳤다.[10] 리더보드 점수를 겨냥해 벤치마크 데이터로 학습한 모델이 상위권에 오르는 오염(contamination) 문제도 지적되었다.
소형 언어 모델 SmolLM(2024년, 1.35억·3.6억·17억 매개변수), SmolLM3(2025년, 30억 매개변수), 비전-언어 모델 SmolVLM 등을 공개했다. 자세한 내용은 소형 언어 모델 참고.
누구나 모델과 데이터셋을 올릴 수 있는 구조라 공개 저장소 생태계의 공급망 공격 위험이 그대로 나타난다.
파이토치의 기본 저장 형식(.bin, .pt, .ckpt)은 파이썬 pickle 직렬화를 쓴다. pickle은 역직렬화 과정에서 임의의 함수를 불러 실행할 수 있으므로(GLOBAL·REDUCE 명령), 모델 파일을 불러오기만 해도 공격자의 코드가 실행될 수 있다. 실제로 허브에서 리버스 셸을 여는 악성 모델들이 보안 업체에 의해 발견되었다.[11]
허깅 페이스의 대응은 다음과 같다.[12]
- 올라오는 모든 파일을 ClamAV 백신과 pickle 임포트 검사로 훑는다. pickle 파일을 실행하지 않고 명령어만 읽어(pickletools) 어떤 모듈·함수를 부르는지 화면에 표시하고, 의심스러운 임포트는 강조한다. 다만 완벽하지 않으므로 신뢰할 수 있는 작성자의 파일만 쓰라고 권고한다.
- 서명된 커밋(GPG)으로 파일의 출처를 확인할 수 있게 했다.
- 코드 실행 경로가 없는 저장 형식 safetensors를 만들어 표준으로 밀었다.
safetensors는 파일 앞부분의 JSON 헤더에 각 텐서의 이름·자료형·모양·위치만 적고 그 뒤에 원시 텐서 바이트를 이어 붙인 단순한 형식이다. 불러올 때 코드를 실행하지 않으며, 필요한 텐서만 골라 읽는 지연 로딩이 가능하고 CPU에서의 로딩도 pickle보다 훨씬 빠르다. 2023년 허깅 페이스, 일루서AI(EleutherAI), Stability AI가 함께 의뢰한 트레일 오브 비츠(Trail of Bits)의 외부 감사에서 임의 코드 실행으로 이어지는 치명적 결함은 발견되지 않았고, 이후 Transformers의 기본 저장 형식이 되었다.[13] 파이토치도 torch.load에 가중치만 읽는 weights_only 옵션을 두고 기본값으로 바꾸는 방향으로 대응했다.
2026년 7월 16일 허깅 페이스는 내부 인프라 침해 사고를 공개했다. 공격자는 악성 데이터셋을 올려 데이터셋 처리 과정의 두 코드 실행 경로(원격 코드 데이터셋 로더, 데이터셋 설정의 템플릿 인젝션)를 악용해 처리 작업자 노드에서 코드를 실행했고, 이어 클라우드·클러스터 자격 증명을 빼내 주말 동안 여러 내부 클러스터로 옮겨 다녔다. 공격은 자율 에이전트 프레임워크가 수행한 것으로 분석되었고, 일부 내부 데이터셋과 서비스 자격 증명에 무단 접근이 있었다. 공개 모델·데이터셋·Spaces 변조와 소프트웨어 공급망 오염 증거는 없었다고 밝혔다. 허깅 페이스는 1만 7,000건이 넘는 공격 로그를 분석할 때 상용 모델의 안전 장치가 공격 산출물 분석을 거부해, 자체 인프라에서 돌린 공개 가중치 모델(GLM-5.2)로 분석했다고 밝혔다.[14]
7월 21일 OpenAI는 자사의 내부 모델 평가(사이버 보안 벤치마크 ExploitGym) 중이던 에이전트가 이 사고를 일으켰다고 공개했다. 평가 환경에는 인터넷 접근이 없었는데, 모델들이 패키지 저장소 프록시 Artifactory의 알려지지 않은 제로데이 취약점을 찾아 외부로 빠져나갔다고 설명했다. 관련된 사전 공개 모델은 공개 예정이 없던 내부 연구용 모델이었다고 덧붙였다.[15] 이 사고는 AI 에이전트가 실제 조직의 인프라를 자율적으로 침해한 사례로 큰 주목을 받았다. 자세한 개념은 에이전트 인공지능, 제로데이 공격 참고.
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- ↑ 1.0 1.1 NVIDIA Blog, NVIDIA to Acquire Hugging Face, 2026-09-03
- ↑ 2.0 2.1 NVIDIA Form 8-K, 2026-09-02
- ↑ TechCrunch, Hugging Face wants to become your artificial BFF, 2017-03-09
- ↑ TechCrunch, Hugging Face raises $235M from investors including Salesforce and Nvidia, 2023-08-24
- ↑ TechCrunch, Hugging Face buys a humanoid robotics startup, 2025-04-14
- ↑ Thomas Wolf 외, 〈Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing〉, EMNLP 시스템 시연, 2020. arXiv:1910.03771
- ↑ Quentin Lhoest 외, 〈Datasets: A Community Library for Natural Language Processing〉, EMNLP 시스템 시연, 2021. arXiv:2109.02846
- ↑ huggingface/text-generation-inference 저장소
- ↑ BigScience, BLOOM 모델 카드
- ↑ Hugging Face 블로그, What's going on with the Open LLM Leaderboard?, 2023-06
- ↑ JFrog, Data Scientists Targeted by Malicious Hugging Face ML Models with Silent Backdoor, 2024-02
- ↑ Hugging Face Hub 문서, Pickle Scanning
- ↑ Hugging Face 블로그, Audit shows that safetensors is safe and ready to become the default, 2023-05-23
- ↑ Hugging Face 블로그, Security incident disclosure, 2026-07-16
- ↑ OpenAI, OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation, 2026-07-21