Hugging Face、ストレージバケット機能（ウェブサイト）を公開

記事の3ポイント

1. 1

   Xet テクノロジーによる効率化

   コンテンツ定義チャンキングによりファイルバイトレベルで重複排除を行い、モデル再学習時に僅かな変更分のみアップロードすることでデータ転送量を最大4割削減する。

2. 2

   Git 制約のないストレージ設計

   従来の Git のオーバーヘッドを排除し、コミットフリーの同期と高速なオブジェクト更新を実現して ML ワークフローに最適化されている。

3. 3

   透明でスケーラブルな価格設定

   TB 単位のシンプルな課金を採用し、エグレスと CDN コストを含めた上で AWS S3 や Backblaze よりも低価格な $8〜12 の範囲を提示している。