Hugging Face 发布 Accelerate 1.0.0 首个候选版本
Hugging Face 发布 Accelerate 1.0.0 首个候选版本,可通过 pip install --pre accelerate 或 Docker 镜像试用。
Hugging Face 发布 Accelerate 1.0.0 首个候选版本,可通过 pip install --pre accelerate 或 Docker 镜像试用。
Ada 借助 GPT-4 提升客户服务标准。该案例展示了 GPT-4 在客户服务场景中的实际应用。
Hugging Face 的 LeRobot 项目提出 LeRobotDataset 格式,用视频编码存储机器人数据集的视觉模态,平均体积降至原始版本的 14%,最佳情况可达 0.2%,同时保持完整训练能力。解码单帧耗时与加载压缩图片相当,连续多帧解码仅为后者的 25%-50%,并原生集成 Hub 与可视化工具。
Hugging Face Hub 拥有超 85 万个公开模型、每月新增约 5 万个,但其中 ZeroGPU、多进程 Docker、Gradio API、Webhooks 和 Nomic Atlas 五项工具常被忽视。
Hugging Face 发布教程,介绍如何在 Google Cloud Vertex AI 上以 FP8 量化版本部署 Meta Llama 3.1 405B Instruct,运行于配备 8 块 H100 GPU 的 A3 节点,并使用 Text Generation Inference(TGI)与 Hugging Face 深度学习容器(DLC)。
Hugging Face 发布 ggml 入门指南,介绍这个用 C/C++ 编写、专注 Transformer 推理的开源机器学习库。
Hugging Face 在 Transformers 中推出统一的工具调用 API,同一份代码可在 Mistral、Cohere、NousResearch 和 Llama 等模型家族间通用,几乎无需针对模型做改动。
推荐理由:原文给出跨模型统一工具调用接口与 Transformers 辅助函数,读者可据此判断迁移成本与复用方式。
Mistral AI 在 La Plateforme 上线模型定制功能,支持对 Mistral Large 2 和 Codestral 等旗舰及专用模型进行 base prompt、few-shot 提示或微调,并可自带数据集。
OpenAI 在 API 中推出结构化输出(Structured Outputs),模型输出现在可以可靠地遵循开发者提供的 JSON Schema。
推荐理由:OpenAI 在 API 中引入结构化输出,模型输出可稳定遵循开发者提供的 JSON Schema,便于判断对现有集成方式的影响。
Hugging Face 梳理了截至 2024 年 8 月 6 日 Hub 上的安全功能:面向所有用户的细粒度 token、2FA、commit 签名、组织访问控制,以及基于 ClamAV、picklescan、trufflehog 的自动化安全扫描。Enterprise Hub 用户还可使用 SAML 2.0 与 OIDC 协议的 SSO、Resource Groups 等高级控制。
Hugging Face 展示如何借助 Diffusers 库中的 Quanto 量化工具降低 Transformer 扩散管线显存占用。以 PixArt-Sigma、Stable Diffusion 3 和 Aura Flow 为例,将扩散主干与文本编码器量化为 FP8 后,SD3 推理显存从 16.403 GB 降至约 8.2 GB,质量几乎无损、延迟略增。
Hugging Face 面向 Enterprise Hub 组织推出 NVIDIA NIM API(无服务器),可在 Hugging Face Hub 内用标准化 API 对 Llama、Mistral 等开源模型运行推理。
Mistral AI 发布 Mistral Large 2,参数规模 123B,支持 128k 上下文窗口和数十种语言,可在单节点上实现大吞吐推理。官方称其在 MMLU 上达到 84.0% 准确率,代码与推理表现与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Llama 3 405B 相当,并针对减少幻觉和指令遵循做了优化。
推荐理由:Mistral Large 2 以 123B 参数实现单节点高吞吐,并给出与 GPT-4o、Claude 3 Opus 的对比数据,便于判断开源模型的性能成本位置。
Meta 发布 Llama 3.1 系列开源模型,包含 8B、70B、405B 三种规模,各有基础版和指令微调版,上下文长度从 8K 提升到 128K token,支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语 8 种语言。
推荐理由:Meta 发布 Llama 3.1 三档开源模型,128K 上下文与工具调用能力配合更宽松的许可证,读者可据此判断开源模型在合成数据与蒸馏上的可用边界。
Hugging Face 发布教程,介绍如何借助 WWDC 24 的新 Core ML 特性在 Mac 上运行 Mistral 7B,并用不到 4GB 内存完成推理。
推荐理由:原文给出把 Mistral 7B 转成 Core ML 并在 Mac 上以不到 4GB 内存运行的完整步骤,可迁移到其他模型转换。
Hugging Face 为 TGI 推出 Multi-LoRA 服务,只需部署一次基础模型,即可根据请求中的 adapter_id 动态选择对应的 LoRA 适配器,官方称可服务 30 个模型。
推荐理由:原文给出 TGI Multi-LoRA 的部署方式与成本对比,读者可据此判断多微调模型能否合并到一次部署。
Hugging Face 与 KerasHub 实现共享模型保存格式,Hub 上 300K+ 个 Transformers 模型现可直接加载进 KerasHub,首批支持 Gemma 1/2、Llama 3 和 PaliGemma。KerasHub 模型可在 TensorFlow、JAX、PyTorch 后端间无缝切换,需将 keras 升级至 3.3.3 以上。
Hugging Face 宣布其 Inference Endpoints 和 Spaces 现已支持 Google Cloud TPU v5e,提供 v5litepod-1(1 核 16 GB,$1.375/小时)、v5litepod-4(4 核 64 GB,$5.50/小时)和 v5litepod-8(8 核 128 GB,$11.00/小时)三种配置。
Intel 与 MILA 将多模态蛋白质设计语言模型 ProtST 重新架构并发布在 Hugging Face Hub,可用 Optimum for Intel Gaudi 库在 Gaudi 2 上运行推理与微调。
视觉沟通软件公司 Prezi 加入 Hugging Face Expert Support Program,将更小、更高效的开放模型整合进其 ML 工作流。Prezi 旗舰产品 Prezi AI 结合视觉模型、文本模型和 VLM,专家建议其加入开源 re-ranker 模型以更低成本、更快、更好地为演示文稿匹配图文素材。
Paf 在全公司范围采用 ChatGPT Enterprise,工程师每天使用自定义 GPTs 加速日常开发任务。Paf 还将 ChatGPT Enterprise 引入 grit:lab 编程学院,让学员从第一天起就以 AI 增强的系统架构思维学习。目前 Paf 有 70% 的员工活跃使用 ChatGPT Enterprise,覆盖财务、HR、营销和客户支持等业务团队。
Hugging Face Accelerate 在 0.30.0 版本中为 FSDP 加入自动 upcasting,使其在混合精度下与 DeepSpeed 行为对齐。
Stability AI 的 Stable Diffusion 3 Medium(2B 参数)上线 Hugging Face Hub 并接入 Diffusers,同时提供 DreamBooth 与 LoRA 训练脚本。
推荐理由:原文给出 SD3 Medium 的架构变化与 Diffusers 集成细节,读者可据此判断显存占用与推理速度的取舍。
Hugging Face Embedding Container for Amazon SageMaker 正式可用(GA),AWS 客户可借此在 SageMaker 上部署嵌入向量模型,构建 RAG 等生成式 AI 应用。
Mistral AI 在 la Plateforme 上线模型定制功能,提供三条路径:开源微调代码库 mistral-finetune、平台上的无服务器微调服务,以及面向特定客户的定制训练服务。
推荐理由:Mistral 同时给出开源微调代码库与托管微调服务,读者可据此判断自建与托管两条路径的成本差异。
Mistral AI 于 6 月 5 日至 30 日举办线上微调黑客松,参赛者需使用其全新微调 API 提交原创项目。前三名各获 2500 欧元 Mistral API 额度,入选者可申请 100 美元免费额度,须在 6 月 10 日前提交表单。评审按影响力、技术实现、创意和展示各占 25% 打分。
Hugging Face 将辅助生成(Assisted Generation)适配并优化到 Intel Gaudi 处理器,现已集成进 Optimum Habana。该方法基于 Speculative Sampling,用草稿模型生成 K 个 token 再由目标模型评估,大型 Transformer 模型通常可获得约 2x 加速,且采样质量与自回归采样相当。
Mistral 发布首款代码模型 Codestral,22B 开放权重,支持 80+ 编程语言,上下文窗口 32k,采用 fill-in-the-middle 机制补全代码和写测试。
推荐理由:Mistral 首款代码模型给出 22B 参数、32k 上下文与 80+ 语言支持,并附免费 API 与主流 IDE 集成入口。
Hugging Face 发布博客介绍 Text Generation Inference(TGI)配套的 TGI Benchmarking 工具,可同时测量吞吐量与延迟,帮助用户按需调优 LLM 部署。
Hugging Face 宣布用户可直接将 Hub 上超 10 万个公开模型部署到 AWS Inferentia2,新增 14 种模型架构和 6 类机器学习任务支持,并可通过 Amazon SageMaker 或 Inference Endpoints 完成部署。
Hugging Face Spaces 上线 Dev Mode,支持一键从 VS Code 或 SSH 直连 Space 编辑代码,无需再用 git 推送本地改动。该功能目前处于 beta 阶段,仅向 PRO 订阅用户开放,编辑后可直接在 Space 内点击 Refresh 测试,满意后再 commit 并 merge 保存。
Hugging Face 与 Dell 联合推出 Dell Enterprise Hub,可在 Dell 平台上本地训练和部署开源模型,将数周的工程工作缩短至几分钟。
Hugging Face 与微软在 Microsoft Build 上宣布深化战略合作,将 Llama 3、Mistral 7B、Command R Plus、Qwen 1.5 110B 等热门开源大模型加入 Azure 模型库的 Hugging Face Collection,支持从 Azure AI Studio 一键部署。
Hugging Face 与 AMD 合作,为 AMD Instinct MI300 GPU 在 Hugging Face 平台提供一等公民级集成,用户无需修改代码即可通过 transformers 和 text-generation-inference 在 Azure ND MI300x V5 虚拟机上部署模型。
Hugging Face 在 Transformers 中上线 KV Cache 量化功能,通过降低 KV 缓存精度减少长上下文生成的内存占用,int4 精度下质量与 fp16 接近,int2 则出现明显下降。
Intel 在 OPEA 开放平台上展示了用 Gaudi 2 AI 加速器和 Xeon CPU 构建企业级 RAG 应用的方案,LLM 跑在 Gaudi 2 上、嵌入模型跑在 Granite Rapids CPU 上。
Hugging Face 现已支持用 AWS 账户将组织升级至 Enterprise Hub,订阅入口在 AWS Marketplace,价格与 Hugging Face 公开定价一致,但通过 AWS 账户计费。
Artificial Analysis 开发的 LLM 性能排行榜现已上线 Hugging Face,覆盖超过 100 个 serverless LLM API 端点,综合评估质量、价格与速度。
Hugging Face 发布自定义推理 handler 方案,在 Inference Endpoints 上把 Whisper 语音识别、Pyannote 说话人分离与推测解码整合进单一 API。
OpenAI 为 API 客户新增更多安全功能与控制项,并更新 Assistants API,同时提供更好地管理成本的工具,以加强企业级支持。