Hugging Face Hub: მანქანური სწავლების პროექტების დაჩქარება და კოლაბორაცია
სტატია განიხილავს მანქანური სწავლების (ML) განვითარების გამოწვევებს, როგორიცაა მოდელების პროდუქტიულ ფაზაში ვერ გადასვლა და თანამშრომლობის სირთულეები. წარმოდგენილია Private Hub-ისა და განსაკუთრებით Hugging Face Hub-ის როლი, როგორც ამ პრობლემების გადაწყვეტა. Hugging Face Hub გთავაზობთ ღია წყაროს პლატფორმას მოდელების, მონაცემთა ნაკრებებისა და აპლიკაციების ფართო კოლექციით, Git-ზე დაფუძნებულ რეპოზიტორიებსა და თანამშრომლობით ხელსაწყოებს ML სამუშაო პროცესების დასაჩქარებლად, კვლევიდან დაწყებული წარმოება
Google-მა CodeGemma - კოდზე ორიენტირებული დიდი ენობრივი მოდელები - გამოუშვა
Google-მა გამოუშვა CodeGemma, კოდზე სპეციალიზებული დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ოჯახი, რომელიც ეფუძნება 2B და 7B Gemma მოდელებს. ის ხელმისაწვდომია Hugging Face Hub-ზე სამ ვერსიად – CodeGemma 2B, CodeGemma 7B და CodeGemma 7B Instruct – და გამიზნულია კოდის შევსების, გენერაციისა და გაგების ამოცანებისთვის, ასევე მათემატიკური და ლოგიკური მსჯელობის გასაუმჯობესებლად. მოდელები გაწვრთნილია დამატებით 500 მილიარდ ტოკენზე და აჩვენებენ მაღალ წარმადობას კოდის შეფასების პოპულარულ ბენჩმარკებზე, როგორიცაა Human
Idefics2: Hugging Face-ის ახალი, 10-ჯერ მცირე ზომის მულტიმოდალური AI მოდელი მნიშვნელოვანი გაუმჯობესებებით
Idefics2, Hugging Face-ის ახალი მულტიმოდალური AI მოდელი, მისი წინამორბედისგან განსხვავებით 10-ჯერ მცირე ზომისაა და მნიშვნელოვნად გაუმჯობესებულ შესაძლებლობებს გვთავაზობს. ის გაწვრთნილია მრავალფეროვან მონაცემთა ნაკრებებზე, მათ შორის ახლად გამოშვებულ „The Cauldron“-ზე, რომელიც მრავალმხრივი საუბრებისთვისაა განკუთვნილი. მოდელი, რომელიც აგებულია Mistral-7B-v0.1-სა და siglip-so400m-patch14-384-ზე, უკვე ხელმისაწვდომია Hugging Face Hub-ზე Apache-2.0 ლიცენზიით.
Hugging Face-მა ახალი ბიბლიოთეკა Skops წარადგინა: scikit-learn მოდელების ჰოსტინგი და თანამშრომლობა გაუმჯობესდა
Hugging Face-მა წარმოადგინა Skops, ახალი ბიბლიოთეკა, რომელიც შექმნილია scikit-learn მოდელების Hugging Face Hub-ზე განთავსების პროცესის გასამარტივებლად. Skops უზრუნველყოფს მოდელების უსაფრთხო ჰოსტინგს, დოკუმენტაციას მოდელის ბარათების მეშვეობით და გაუმჯობესებულ თანამშრომლობას, რითაც ღია კოდის მანქანური სწავლების პროექტებისთვის რეპროდუცირებადობა და ახსნადობა უფრო ხელმისაწვდომი ხდება.
Hugging Face-ის AI Sheets: ხელოვნური ინტელექტის უკოდო ინსტრუმენტი მონაცემთა ნაკრებების შექმნისა და მართვისთვის
Hugging Face-მა წარმოადგინა AI Sheets – ახალი, ღია წყაროს მქონე უკოდო ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან, გაამდიდრონ და გარდაქმნან მონაცემთა ნაკრებები ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გამოყენებით. ის ინტეგრირებულია Hugging Face Hub-თან და გთავაზობთ ათასობით ღია მოდელის გამოყენების შესაძლებლობას სწრაფი ექსპერიმენტებისა და მონაცემთა დამუშავებისთვის. ინსტრუმენტი გამოირჩევა მარტივი, ცხრილის მსგავსი ინტერფეისით და ხელს უწყობს ეფექტურ მუშაობას როგორც მცირე, ისე მსხვილ მონაცემთა
როგორ განვაახლოთ Hugging Face ორგანიზაცია Enterprise Hub-მდე AWS ანგარიშის გამოყენებით
გაიგეთ, თუ როგორ უნდა განაახლოთ თქვენი Hugging Face ორგანიზაცია Enterprise Hub-მდე AWS Marketplace-ის მეშვეობით, რათა ისარგებლოთ გაფართოებული უსაფრთხოების ფუნქციებით, წვდომის კონტროლით და ხელოვნური ინტელექტის კერძოდ და უსაფრთხოდ შექმნის შესაძლებლობით GDPR-თან შესაბამის და SOC2 Type 2 სერტიფიცირებულ პლატფორმაზე.
ნულოვანი ცდის შეფასება Hugging Face Hub-ზე: დიდი ენობრივი მოდელების მიკერძოების გამოვლენა
Hugging Face Hub-ზე დანერგილი ახალი ნულოვანი ცდის შეფასების ფუნქცია, რომელიც AutoTrain-ის მეშვეობით მუშაობს, მკვლევრებს საშუალებას აძლევს შეაფასონ დიდი ენობრივი მოდელები კოდის წერის ან ეტიკეტირებული მონაცემების გარეშე. ეს მეთოდი მნიშვნელოვნად ამცირებს შეფასების ხარჯებსა და სირთულეს, რაც შეფასებას ხელმისაწვდომს ხდის ფართო საზოგადოებისთვის. ამ ინსტრუმენტის გამოყენებით ჩატარებულმა კვლევამ WinoBias-ის მონაცემთა ნაკრებზე აჩვენა უკუ მასშტაბირების ტენდენცია გენდერულ მიკერძოებასთან დაკავშირებით: უფრო დი
Hub-ზე მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებისთვის DOI-ის გენერირება ახლა უკვე შესაძლებელია!
მომხმარებლებს Hub-ზე უკვე შეუძლიათ მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებისთვის ციფრული ობიექტის იდენტიფიკატორების (DOI) გენერირება უშუალოდ თავიანთი რეპოზიტორიუმის პარამეტრებიდან. ეს სიახლე აადვილებს ნამუშევრების ციტირებას, უზრუნველყოფს მათ მუდმივ ხელმისაწვდომობას და ხელს უწყობს სამეცნიერო საზოგადოებაში გავრცელებას. ფუნქცია განხორციელდა DataCite-თან პარტნიორობით და ითვალისწინებს DOI-ის განახლების შესაძლებლობას ახალი ვერსიებისთვის.
JAX/Flax-ის გამოყენება Stable Diffusion-ის ინფერენსისთვის TPU-ზე
ეს სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა განახორციელოთ ინფერენსი Stable Diffusion მოდელზე JAX-ისა და Flax-ის გამოყენებით, განსაკუთრებით TPU მოწყობილობებზე. განხილულია ინსტალაციის, ლიცენზიის მიღების, პარალელური დამუშავების, შემთხვევითი რიცხვების გენერირებისა და JAX-ის JIT კომპილაციის მნიშვნელობა ოპტიმალური მუშაობისთვის. გაიგებთ, თუ როგორ უნდა მოამზადოთ გარემო Colab-ში, მიიღოთ CreativeML OpenRail-M ლიცენზია Hugging Face Hub-დან და გამოიყენოთ TPU-ს 8 პარალელური ამაჩქარებელი 8 გამოსახულების ერთდროუ
Hugging Face Inference Endpoints: ML მოდელების პროდუქციაში განთავსების გამარტივება
ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ ამარტივებს Hugging Face Inference Endpoints მანქანური სწავლების (ML) მოდელების პროდუქციაში განთავსების რთულ პროცესს. სერვისი საშუალებას გაძლევთ, რამდენიმე დაწკაპუნებით განათავსოთ მოდელები უშუალოდ Hugging Face Hub-იდან მართულ ინფრასტრუქტურაზე, რაც უზრუნველყოფს სიმარტივეს, უსაფრთხოებას და მასშტაბურობას. სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ ხდება დაცული და პირადი Endpoint-ების კონფიგურაცია AWS-ზე.
დღეს წარვადგენთ Dell Enterprise Hub-ს: ღია მოდელების მარტივი წვრთნა და განთავსება Dell-ის პლატფორმებზე
Dell Enterprise Hub, Hugging Face-ის ახალი შეთავაზება, ამარტივებს ღია ხელოვნური ინტელექტის მოდელების (როგორიცაა Llama 3 და Mixtral) ლოკალურ წვრთნასა და განთავსებას Dell-ის პლატფორმების გამოყენებით. ის კვირების საინჟინრო სამუშაოს წუთებამდე ამცირებს, გვთავაზობს შერჩეულ მოდელებს და უზრუნველყოფს უსაფრთხო, შესაბამის დახვეწასა და განთავსებას საწარმოს გარემოში.
Dell Enterprise Hub-ის გაშვება Hugging Face-ზე: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მარტივი ტრენინგი და განთავსება ადგილზე
Dell Technologies-ისა და Hugging Face-ის პარტნიორობის ფარგლებში, წარმოდგენილია Dell Enterprise Hub. ეს ახალი პლატფორმა საშუალებას აძლევს საწარმოებს, მარტივად მოამზადონ და განათავსონ ღია ხელოვნური ინტელექტის მოდელები საკუთარ ინფრასტრუქტურაზე (on-premises), Dell-ის პლატფორმების გამოყენებით. Dell Enterprise Hub მნიშვნელოვნად ამცირებს განთავსების დროს კვირებიდან წუთებამდე, უზრუნველყოფს მონაცემთა უსაფრთხოებას, კონფიდენციალურობასა და შესაბამისობას, და გთავაზობთ წვდომას უახლეს ღია მოდელებზე, როგორიცაა
AWS Inferentia2 აფართოებს ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს Hugging Face-ის მომხმარებლებისთვის
Amazon Web Services (AWS) აცხადებს, რომ მისი უახლესი მანქანური სწავლების ჩიპი, Inferentia2, სრულად ხელმისაწვდომია Hugging Face Hub-ის მომხმარებლებისთვის. ეს ინტეგრაცია მნიშვნელოვნად ამარტივებს დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) და სხვა AI მოდელების განთავსებასა და გამოყენებას AWS SageMaker-ზე და Hugging Face Inference Endpoints-ის მეშვეობით. Inferentia2 ინსტანციები გვთავაზობს მაღალ წარმადობას, ხარჯთეფექტურობას და მხარდაჭერას 100,000-ზე მეტი მოდელისა და ამოცანისთვის, მათ შორის Llama 3-ისთვის, რაც ხელ
Together AI და Hugging Face LLM-ების ოპტიმიზაციას ამარტივებენ: ახალი ინტეგრაცია გამოცხადდა
Together AI და Hugging Face აცხადებენ ახალ ინტეგრაციას, რომელიც მნიშვნელოვნად ამარტივებს Hugging Face Hub-ზე არსებული ნებისმიერი თავსებადი დიდი ენობრივი მოდელის (LLM) დაზუსტებულ წვრთნას (ფაინ-ტუნინგი) Together AI-ის ინფრასტრუქტურის გამოყენებით. ეს ინოვაცია გუნდებს საშუალებას აძლევს, მარტივად მოარგონ მოდელები საკუთარ საჭიროებებს, შეამცირონ ხარჯები და დააჩქარონ განვითარების ციკლები, გვერდის ავლით ტრადიციულად რთულ და ძვირადღირებულ ინფრასტრუქტურას. ინტეგრაცია აგვარებს გავრცელებულ პრობლემას, როდესაც
Together AI-ი და Hugging Face-ი LLM მოდელების დახვეწას რევოლუციურ ხდის
Together AI-ი და Hugging Face-ი აცხადებენ ინტეგრაციის შესახებ, რომელიც მნიშვნელოვნად ამარტივებს Hugging Face Hub-ზე არსებული LLM მოდელების დახვეწას Together AI-ის ინფრასტრუქტურის გამოყენებით, რაც ამცირებს სირთულეს, ღირებულებას და DevOps ექსპერტიზის საჭიროებას. ეს ახალი შესაძლებლობა გუნდებს საშუალებას აძლევს, სწრაფად მოახდინონ მოდელების პერსონალიზაცია კონკრეტული საჭიროებებისთვის.
Public AI Hugging Face Hub-ის მხარდაჭერილი გამოცნობის პროვაიდერი გახდა
Hugging Face Hub-მა გამოაცხადა Public AI-ის, როგორც ახალი მხარდაჭერილი გამოცნობის პროვაიდერის, ინტეგრაცია, რაც მნიშვნელოვნად აფართოებს სერვერული გამოცნობის შესაძლებლობებს. Public AI, არაკომერციული, ღია კოდის პროექტი, ხელს უწყობს საჯარო AI მოდელებზე წვდომას განაწილებული ინფრასტრუქტურის მეშვეობით. სტატია დეტალურად განმარტავს პლატფორმის გამოყენების პირობებს, მათ შორის უფასო წვდომასთან დაკავშირებულ შეზღუდვებს, ფასწარმოქმნას და Hugging Face-ის საკრედიტო სისტემას სხვადასხვა მომხმარებლისთვის.
Scaleway Hugging Face Hub-ის დასკვნის (Inference) პროვაიდერებს უერთდება
Scaleway, ღრუბლოვანი სერვისების წამყვანი პროვაიდერი, Hugging Face Hub-ის მხარდაჭერილი დასკვნის (Inference) პროვაიდერების ეკოსისტემას შეუერთდა. ეს ინტეგრაცია აფართოებს serverless inference-ის შესაძლებლობებს Hub-ზე, მომხმარებლებს უადვილებს წვდომას პოპულარულ ღია მოდელებზე, როგორიცაა gpt-oss, Qwen3 და Gemma 3. Scaleway გთავაზობთ კონკურენტულ ფასებს, ევროპულ მონაცემთა ცენტრებს და მოწინავე ფუნქციებს, რაც უზრუნველყოფს სწრაფ და უსაფრთხო AI ინფერენსს.
როგორ გავუშვათ Stable Diffusion Apple-ის მოწყობილობებზე Core ML-ის გამოყენებით
Apple-ის რეპოზიტორიუმი გვთავაზობს Stable Diffusion-ის კონვერტაციის სკრიპტებსა და დასკვნის (inference) კოდს Core ML-ისთვის. სიმარტივისთვის, მოდელების Core ML ვერსიები უკვე გადაყვანილია და ხელმისაწვდომია Hugging Face Hub-ზე. ასევე, შეიქმნა მშობლიური Swift აპლიკაცია, რომელიც Mac App Store-სა და ღია კოდის სახითაა გამოქვეყნებული, რათა მომხმარებლებმა მარტივად გაუშვან Stable Diffusion საკუთარ აპარატურაზე. სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ გამოიყენოთ კონვერტირებული წონები, ან თავად გადაიყვანოთ დამატებით
Hugging Face-ის 🤗 Datasets: აუდიო მონაცემთა ნაკრებების ჩამოტვირთვა და დამუშავება
🤗 Datasets წარმოადგენს ღია კოდის ბიბლიოთეკას, რომელიც უზრუნველყოფს სხვადასხვა სფეროდან მონაცემთა ნაკრებების მარტივად ჩამოტვირთვასა და მომზადებას. მისი მინიმალისტური API მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, ერთი ხაზის კოდით მოამზადონ მონაცემები, განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა აუდიო მონაცემთა დამუშავებას. Hugging Face Hub-თან ინტეგრაციის წყალობით, ბიბლიოთეკა მკვლევრებსა და პრაქტიკოსებს სთავაზობს უპრეცედენტო რაოდენობის აუდიო მონაცემთა ნაკრებებს.
Hugging Face მონაცემთა ნაკრებების ძებნის ოთხ ახალ ფუნქციას წარმოგიდგენთ
Hugging Face განაგრძობს Dataset Hub-ის გაუმჯობესებას და Dataset Search-ისთვის ოთხ ახალ ფუნქციას აცხადებს. ეს სიახლეები მოიცავს მონაცემთა მოდალობის (ტიპის) მიხედვით ფილტრაციას, სტრიქონების რაოდენობის მიხედვით ძებნას, მონაცემთა ფორმატების ფილტრაციას და ბიბლიოთეკებთან თავსებადობის მიხედვით ძებნას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას მისცემს, უფრო ეფექტურად იპოვონ სასურველი ღია მონაცემთა ნაკრებები.
Hugging Face-ი ხელოვნურ ინტელექტში პერსონალური მონაცემების დაცვას აძლიერებს: Presidio-ს ინტეგრაცია Dataset Hub-ში
Hugging Face-მა Dataset Hub-ზე ახალი ფუნქცია დანერგა, რომელიც Presidio-ს, ღია კოდის PII (პერსონალური საიდენტიფიკაციო ინფორმაციის) გამოვლენის ინსტრუმენტს იყენებს. ეს ფუნქცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, შეაფასონ PII-ის არსებობა მონაცემთა ნაკრებებში, რაც ეხმარება მათ მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები, თავიდან აიცილონ მიკერძოებული პროგნოზები და შექმნან უფრო ეთიკური ML მოდელები. ინიციატივა მიზნად ისახავს PII-ის გამოწვევების მოგვარებას მანქანურ სწავლებაში.
Hugging Face Hub-ი 2.2 მილიონ მოდელსა და მონაცემთა ნაკრებს VirusTotal-ის სკანერით დაიცავს
ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებების უმსხვილესმა ღია პლატფორმამ, Hugging Face Hub-მა, დაიწყო 2.2 მილიონზე მეტი საჯარო რეპოზიტორიის უწყვეტი სკანირება VirusTotal-ის მეშვეობით. ეს ნაბიჯი მიზნად ისახავს AI მოდელებში არსებული ფარული რისკების, როგორიცაა მავნე ბინარული ფაილები და დამოკიდებულებები, გამოვლენასა და პრევენციას, რითაც უზრუნველყოფილია მომხმარებლებისთვის უსაფრთხო გარემო. ინტეგრაცია დამატებით დაცვასა და ხილვადობას უზრუნველყოფს მსოფლიოს ერთ-ერთი უმსხვილესი მავნე პროგრამების ს
KerasHub-ისა და Hugging Face-ის ინტეგრაცია: ხელმისაწვდომი ხდება 300 ათასზე მეტი AI მოდელი
KerasHub-მა და Hugging Face-მა მნიშვნელოვანი ნაბიჯი გადადგეს წინ, წარმოადგინეს მოდელების შენახვის საერთო ფორმატი, რომელიც KerasHub-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს პირდაპირ გამოიყენონ Transformers ბიბლიოთეკის 300 ათასზე მეტი მოდელი Hugging Face Hub-იდან. ეს ინტეგრაცია მნიშვნელოვნად აფართოებს მოდელების არჩევანსა და შესაძლებლობებს, მხარს უჭერს TensorFlow, JAX და PyTorch უკანა სისტემებს, რაც ამარტივებს AI მოდელების განთავსებას და კვლევას. თავდაპირველად ფოკუსირებულია Gemma (1 და 2), Llama 3 და Pal
Meta-PyTorch და Hugging Face OpenEnv Hub-ს წარადგენენ: ახალი ერა აგენტურ AI-ში
Meta-PyTorch-ისა და Hugging Face-ის პარტნიორობით, დაიწყო OpenEnv Hub-ის პროექტი, რომელიც მიზნად ისახავს აგენტური ხელოვნური ინტელექტის (AI) განვითარების სტანდარტიზებასა და დაჩქარებას. OpenEnv Hub არის საერთო სივრცე დეველოპერებისთვის, სადაც მათ შეუძლიათ შექმნან, გააზიარონ და გამოიკვლიონ OpenEnv-თან თავსებადი გარემოები AI აგენტების წვრთნისა და განლაგებისთვის. ეს ინიციატივა მნიშვნელოვნად გაამარტივებს AI აგენტების უსაფრთხო, მკაფიო და მასშტაბირებად განვითარებას, აწვდის მათ საჭირო ხელსაწყოებსა და კონტე