Kaggle აუმჯობესებს Hugging Face მოდელების ინტეგრაციას: უკეთესი ხილვადობა და გამოყენებადობა
Kaggle-მა დღეიდან დაიწყო ახალი ინტეგრაცია Hugging Face-თან, რომელიც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს Hugging Face-ის მოდელების აღმოჩენადობასა და გამოყენებას Kaggle-ის პლატფორმაზე. ეს ინტეგრაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მარტივად გადავიდნენ მოდელებს შორის და გამოიყენონ ისინი Kaggle Notebook-ებში წინასწარ შევსებული კოდის ფრაგმენტებით. Kaggle ასევე აქტიურად მუშაობს ოფლაინ შეჯიბრებებში Hugging Face მოდელების უწყვეტი გამოყენების გადაწყვეტილებაზე, მონაცემთა უსაფრთხოების მაღალი სტანდარტების დაცვით.
Hugging Face და Google Cloud-ი აძლიერებენ პარტნიორობას ღია AI-ს დემოკრატიზაციისთვის
Hugging Face-ი და Google Cloud-ი ღრმა სტრატეგიულ პარტნიორობას აცხადებენ, რომლის მიზანია კომპანიებს საშუალება მისცეს, შექმნან საკუთარი ხელოვნური ინტელექტი ღია მოდელებისა და ღია კოდის ტექნოლოგიების გამოყენებით. თანამშრომლობა მოიცავს ღია მეცნიერებას, ღია კოდს, ღრუბლოვან სერვისებსა და აპარატურას, რათა მომხმარებლებს გაუმარტივდეს Hugging Face-ის უახლესი ღია მოდელების და Google Cloud-ის ინფრასტრუქტურის (როგორიცაა Vertex AI და TPU) გამოყენება. პარტნიორობა გააძლიერებს AI კვლევის ხელმისაწვდომობას და უზრუნ
Microsoft Azure-ი Hugging Face-თან თანამშრომლობას აფართოებს: 10,000-ზე მეტი AI მოდელი Azure AI Foundry-ზე
Microsoft-მა და Hugging Face-მა გააფართოვეს სტრატეგიული თანამშრომლობა, რის შედეგადაც Azure AI Foundry-ზე 10,000-ზე მეტი Hugging Face-ის ღია მოდელი გახდა ხელმისაწვდომი. ეს ინიციატივა დეველოპერებსა და საწარმოებს საშუალებას აძლევს, მარტივად განათავსონ AI აპლიკაციები ტექსტთან, აუდიოსთან და გამოსახულებებთან სამუშაოდ, ღია კოდის გამჭვირვალობისა და Azure-ის უსაფრთხო, საწარმოო დონის ინფრასტრუქტურის გამოყენებით. თანამშრომლობა მიზნად ისახავს AI-ის ინოვაციის დაჩქარებას და ორგანიზაციებს საკუთარი AI ბედის კონ
კვანტიზაციის ბეკენდები Hugging Face Diffusers-ში: მეხსიერების ოპტიმიზაცია და ხელმისაწვდომობა
ეს სტატია იკვლევს კვანტიზაციის სხვადასხვა ბეკენდს (მაგ., bitsandbytes, GGUF, torchao, Quanto, FP8) Hugging Face Diffusers-ში, რომლებიც დიდ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს უფრო ხელმისაწვდომს ხდის მეხსიერების მოხმარების მნიშვნელოვანი შემცირებით. ის წარმოადგენს აღქმის ტესტს, სადაც მომხმარებლებს შეუძლიათ შეადარონ ორიგინალური და კვანტიზებული მოდელების გამომუშავება განსხვავებების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც ხშირად უმნიშვნელოა, განსაკუთრებით 8-ბიტიანი კვანტიზაციის დროს. სტატია ასევე დეტალურად აღწერს მე
Hugging Face Diffusers-ის კვანტიზაცია: მეხსიერების ოპტიმიზაცია და მოდელების ხელმისაწვდომობა
ეს სტატია იკვლევს Hugging Face Diffusers-ში ინტეგრირებულ სხვადასხვა კვანტიზაციის ბეკენდს, მათ შორის bitsandbytes, GGUF, torchao, Quanto და FP8 Layerwise Casting. იგი განმარტავს, თუ როგორ უწყობს ხელს ეს ტექნიკები დიდი და მძლავრი მოდელების (მაგ. Flux) მეხსიერების ოპტიმიზაციას და მათ ხელმისაწვდომობას, ხშირად ხარისხის მინიმალური ან შეუმჩნეველი დანაკარგით. ასევე განიხილება დამატებითი ოპტიმიზაციის მეთოდები, როგორიცაა CPU offloading და group offloading.
Hugging Face Hub-ი აფართოებს fastai-ის შესაძლებლობებს: ღრმა სწავლის მოდელების გაზიარება ერთი ხაზით
Hugging Face-ი, რომლის მიზანია მანქანური სწავლების დემოკრატიზაცია, სიამაყით აცხადებს fastai-თან ახალ ინტეგრაციას. ეს ინტეგრაცია fastai-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივად გააზიარონ და ატვირთონ ღრმა სწავლის მოდელები Hugging Face Hub-ზე Python-ის ერთი ხაზის გამოყენებით. სტატიაში ხაზგასმულია fastai-ის წვლილი ღრმა სწავლების ხელმისაწვდომობაში და აღწერილია Hub-ის, როგორც მოდელების, მონაცემთა ნაკრებებისა და ML დემოების ცენტრალური პლატფორმის, უპირატესობები. ინტეგრაცია მოიცავს ვერსიის კონტროლს G
Fastai-სა და Hugging Face Hub-ის ინტეგრაცია: ღრმა სწავლის მოდელების გაზიარება ერთი კლიკით
Hugging Face-ი სიამაყით აცხადებს fastai-სთან ინტეგრაციას, რაც fastai-ს პრაქტიკოსებს საშუალებას აძლევს, ერთი ხაზის პითონის კოდით ატვირთონ და გააზიარონ ღრმა სწავლის მოდელები Hugging Face Hub-ზე. ეს ნაბიჯი მიზნად ისახავს მანქანური სწავლის დემოკრატიზაციას, წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების ჩათვლით, და ხელს უწყობს ღია კოდის საზოგადოების ზრდასა და თანამშრომლობას.
Hugging Face-მა C სერიის დაფინანსებით 100 მილიონი დოლარი მოიზიდა: ხელოვნური ინტელექტის მომავლისკენ
Hugging Face-მა, ხელოვნური ინტელექტის წამყვანმა პლატფორმამ, 100 მილიონი დოლარის დაფინანსება მოიზიდა C სერიის ფარგლებში, Lux Capital-ის ხელმძღვანელობით, Sequoia-სა და Coatue-ის მნიშვნელოვანი მონაწილეობით. კომპანია, რომელიც 2018 წლიდან მასშტაბურ ზრდას განიცდის, განაგრძობს მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციას ღია წყაროს, გამჭვირვალობისა და თანამშრომლობის პრინციპებზე დაყრდნობით, რათა ხელი შეუწყოს პასუხისმგებლიან ხელოვნურ ინტელექტს და გაუმკლავდეს სფეროს გამოწვევებს.
Hugging Face Optimum: ტრანსფორმერების მოდელების ტრენინგისა და ინფერენსის დაჩქარება
BERT-ისა და Transformer-ის მოდელების გამოყენება სულ უფრო იზრდება სხვადასხვა სფეროში, თუმცა ისინი ხშირად ნელი და მოცულობითია. Hugging Face-მა შექმნა Optimum – გაფართოება, რომელიც ამ მოდელების ტრენინგსა და ინფერენსს აჩქარებს. Optimum უზრუნველყოფს ოპტიმიზებულ შესრულებას დაჩქარებულ აპარატურაზე, მათ შორის ONNX Runtime-თან ინტეგრაციით, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მარტივად გადავიდნენ სტანდარტული Transformers API-დან ოპტიმიზებულ ვერსიაზე, მოდელების კვანტიზაციისა და გრაფის ოპტიმიზაციის ჩათვლით.
Hugging Face აცხადებს სტუდენტური ამბასადორების პროგრამას მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციისთვის
Hugging Face-ი იწყებს სტუდენტური ამბასადორების პროგრამას, რომლის მიზანია 2023 წლისთვის 5 მილიონ ადამიანს ასწავლოს მანქანური სწავლება. პროგრამა სთავაზობს ქსელს, ვორქშოფებს, ინსაიტებს და აღიარებას იმ სტუდენტებს, რომელთაც სურთ წვლილი შეიტანონ მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციაში. განაცხადის შეტანის ბოლო ვადაა 2022 წლის 13 ივნისი.
SegMoE მოდელების გამოშვება: როგორ გავაერთიანოთ დიფუზიური მოდელები მარტივად
SegMoE წარმოადგენს ახალ მიდგომას დიფუზიური მოდელების შექმნაში, რომელიც სტეიბლ დიფუჟენის არქიტექტურას ეფუძნება და Mixtral 8x7b-ის მსგავსად, რამდენიმე მოდელს ერთში აერთიანებს. ის Feed-Forward შრეებს ცვლის იშვიათი MoE შრით, რომელიც ექსპერტთა როუტერულ ქსელს იყენებს. SegMoE პაკეტით შესაძლებელია საკუთარი MoE მოდელების მარტივად შექმნა, რაც აუმჯობესებს პრომპტების გაგებას. მოდელი მხარს უჭერს Hugging Face-ისა და CivitAI-ის პლატფორმებს. თუმცა, მას აქვს შეზღუდვები, როგორიცაა ნელი სიჩქარე და VRAM-ის მაღალი მ
Hugging Face-ის ფელოუშიპის პროგრამა: ღია წყაროს კონტრიბუტორების მხარდაჭერა და გავლენის გაზრდა
Hugging Face-ის ფელოუშიპის პროგრამა მიზნად ისახავს ღია წყაროს მანქანური სწავლების კონტრიბუტორების გაძლიერებას. პროგრამა სთავაზობს რესურსებს, აღიარებას და დამხმარე საზოგადოებას, რათა მონაწილეებმა გაზარდონ თავიანთი გავლენა და განახორციელონ ის პროექტები, რაზეც ყოველთვის ოცნებობდნენ. ფელოუშიპი მხარს უჭერს მრავალფეროვნებას და მიესალმება ნებისმიერი წარმომავლობის მქონე პირებს, ხაზს უსვამს ინდივიდუალურ წვლილს სფეროს დემოკრატიზაციაში.
TGI-ის Messages API: OpenAI-თან თავსებადობა და შეუფერხებელი გადასვლა ღია LLM-ებზე
TGI-ის (Text Generation Inference) ვერსია 1.4.0-დან დაწყებული, ხელმისაწვდომია ახალი Messages API, რომელიც სრულად თავსებადია OpenAI-ის Chat Completion API-სთან. ეს ინოვაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივად და შეუფერხებლად გადავიდნენ OpenAI-ის მოდელებიდან ღია დიდ ენობრივ მოდელებზე (LLM). API შეიძლება გამოყენებულ იქნას OpenAI-ის კლიენტის ბიბლიოთეკებთან ან მესამე მხარის ხელსაწყოებთან, როგორიცაა LangChain და LlamaIndex. Messages API ასევე ხელმისაწვდომია Hugging Face-ის Inference Endpoints-ზე
TGI-ის Messages API: უწყვეტი გადასვლა ღია LLM-ებზე OpenAI-ის თავსებადობით
TGI (Text Generation Inference) 1.4.0 ვერსიიდან მოყოლებული, გთავაზობთ Messages API-ს, რომელიც სრულად თავსებადია OpenAI-ის Chat Completion API-თან. ეს ინოვაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივად და შეუფერხებლად გადავიდნენ OpenAI-ის მოდელებიდან ღია დიდი ენის მოდელებზე (LLM-ებზე), არსებული კლიენტის ბიბლიოთეკების ან მესამე მხარის ხელსაწყოების (როგორიცაა LangChain და LlamaIndex) გამოყენებით. სტატია დეტალურად აღწერს მოდელების Hugging Face Inference Endpoints-ზე განთავსების, ტექნიკური კონფიგურაც
ინტერვიუ საშა ლუჩიონთან: AI-ს ეთიკური გამოყენება და მისი გარემოზე ზემოქმედება
წარმოგიდგენთ ინტერვიუს საშა ლუჩიონთან, Hugging Face-ის მკვლევარ მეცნიერთან, რომელიც მუშაობს მანქანური სწავლის მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებების ეთიკურ და საზოგადოებრივ გავლენებზე. საშა ასევე Big Science Workshop-ის ნახშირბადის კვალის სამუშაო ჯგუფის თანათავმჯდომარე და Climate Change AI (CCAI) ორგანიზაციის დამფუძნებელი წევრია. ამ ეპიზოდში ის საუბრობს იმაზე, თუ როგორ ზომავს ელექტრონული ფოსტის ნახშირბადის კვალს, როგორ დაეხმარა ადგილობრივ საქველმოქმედო სამზარეულოს ML-ის გამოყენებაში და როგორ ანიჭებს
Hugging Face და AMD აძლიერებენ ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას AMD GPU-ებზე
Hugging Face-ი და AMD-ი აცხადებენ მნიშვნელოვან პროგრესს AMD GPU-ებზე დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) მხარდაჭერაში, რაც უზრუნველყოფს ტრანსფორმერული მოდელების უწყვეტ გაშვებას კოდის შეცვლის გარეშე. დამატებითი აჩქარების ინსტრუმენტები, როგორიცაა ONNX, Optimum-Benchmark და DeepSpeed, უკვე მხარდაჭერილია. კომპანიები ასევე ხელს უწყობენ დეველოპერებს PC AI კონკურსის ფარგლებში ინოვაციური AI აპლიკაციების შექმნაში AMD Ryzen AI-ით აღჭურვილ კომპიუტერებზე.
Holo1 და Surfer-H: ხელოვნური ინტელექტის ახალი ეპოქა ვებ-ავტომატიზაციაში
კომპანია H-მა Hugging Face-ზე გამოუშვა Holo1 – ღია წყაროს Action VLM-ების პირველი ოჯახი, რომელიც შექმნილია ვებ UI-ის ღრმა გაგებისა და ზუსტი ლოკალიზაციისთვის. Surfer-H, აგენტი, რომელიც Holo1-ზეა დაფუძნებული, ბრაუზერებთან ადამიანის მსგავსად ურთიერთობს, რაც ბიზნესებს სთავაზობს მაღალი სიზუსტის (92.2%) და ხარჯთეფექტურ ვებ-ავტომატიზაციის გადაწყვეტილებებს ($0.13 თითო ამოცანაზე). ეს ინოვაციები წარმოადგენს გარღვევას ვებ-ავტომატიზაციის სფეროში, გააჩნია Apache 2.0 ლიცენზია.
Hugging Face-ის მულტიმოდალური სწავლის ჯგუფი ხელოვნური ინტელექტის ეთიკურ პრინციპებს აფორმალებს
Hugging Face-ის მულტიმოდალური სწავლის ჯგუფმა დაასახელა ეთიკური პრინციპები თავისი ხელოვნური ინტელექტის პროექტისთვის, რაც მიზნად ისახავს გამჭვირვალობის, ადრეული უკუკავშირისა და პოტენციური ზიანის შემცირების უზრუნველყოფას. დოკუმენტი აღიარებს „ეთიკური ხელოვნური ინტელექტის“ არასრულყოფილ დეფინიციას და ხაზს უსვამს რისკებისა და სარგებლის შეფასების აუცილებლობას თითოეულ კონკრეტულ შემთხვევაში, ამასთან ერთად აცხადებს, რომ ეს არის მუშა პროცესში არსებული დოკუმენტი.
LoRA ადაპტერების შერწყმის ახალი მეთოდები AI მოდელებში
ეს პოსტი Hugging Face-ის PEFT ბიბლიოთეკაში LoRA ადაპტერების შერწყმის ინოვაციურ მეთოდებს წარმოგიდგენთ. ის დეტალურად განიხილავს, თუ როგორ შეიძლება ერთი და იგივე საბაზისო მოდელიდან მიღებული სხვადასხვა ადაპტერების გაერთიანება, რათა მიღებულ იქნეს ოპტიმალური შედეგები, მეხსიერების შეზღუდვის მიუხედავად. აღწერილია კონკატენაციის, შეწონილი ჯამის, ამოცანის არითმეტიკისა და TIES მეთოდები, კოდის მაგალითებითა და სამომავლო გეგმებით.
Sempre Health-მა Hugging Face-ის დახმარებით შემომავალი შეტყობინებების 20%-ის ავტომატური დამუშავება დაიწყო
Sempre Health-მა Hugging Face-თან თანამშრომლობით დანერგა ახალი NLP პაიპლაინი, რომელმაც შემომავალი შეტყობინებების ავტომატური კლასიფიცირება და რეაგირება დაიწყო. ამ ინოვაციამ მნიშვნელოვნად გაზარდა ბიზნესის მასშტაბურობა და გუნდის ეფექტურობა, რადგან ახლა ყოველდღიური შეტყობინებების 20%-ზე მეტი სისტემის მიერ ავტომატურად მუშავდება. „ექსპერტთა აჩქარების პროგრამამ“ Sempre Health-ს საშუალება მისცა სწრაფად განეხორციელებინა ეს ცვლილება და შეემცირებინა დაბალღირებული სამუშაო დატვირთვა.
Google-მა Gemma, უახლესი ღია LLM-ების ოჯახი გამოუშვა
Google-მა დღეს გამოუშვა Gemma, ხელოვნური ინტელექტის (AI) უახლესი ღია ენის მოდელების (LLM) ოჯახი, რაც აძლიერებს კომპანიის ერთგულებას ღია კოდის AI მიმართ. Gemma ხელმისაწვდომია ორი ზომის (7B და 2B პარამეტრი) და ორი ვარიანტის (ძირითადი და ინსტრუქციებზე მორგებული) სახით. ის შექმნილია ეფექტური გამოყენებისთვის სხვადასხვა მოწყობილობაზე, მათ შორის სამომხმარებლო GPU-ებზე, CPU-ებზე და ჩაშენებულ სისტემებზე. Hugging Face-თან თანამშრომლობით უზრუნველყოფილია სრული ინტეგრაცია და ყველა ვარიანტი ხელმისაწვდომია Hug
Hugging Face და NVIDIA AI კვლევისთვის GPU რესურსებს ხელმისაწვდომს ხდიან „ტრენინგ კლასტერი როგორც სერვისი“ (TCaaS) მეშვეობით
Hugging Face და NVIDIA აცხადებენ თანამშრომლობის შესახებ და წარმოადგენენ „ტრენინგ კლასტერი როგორც სერვისი“ (TCaaS) ინიციატივას. ეს პლატფორმა მიზნად ისახავს AI-ის მკვლევრებისთვის და ორგანიზაციებისთვის GPU კლასტერებზე ხელმისაწვდომობის გაფართოებას, რათა მათ შეძლონ ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ეფექტურად მომზადება. სერვისი გთავაზობთ მოქნილ გადახდის მოდელს, რაც რესურსების მოთხოვნისამებრ გამოყენების საშუალებას იძლევა და ამცირებს „გამოთვლითი რესურსების ხარვეზს“.
Hugging Face Hub-ზე ახალი კოლაბორაციული ფუნქციები: Pull Requests და Discussions
Hugging Face Hub სიხარულით აცხადებს Pull Requests-ისა და Discussions-ის გამოშვებას, რომლებიც დღეიდან ხელმისაწვდომია ყველა ტიპის რეპოზიტორისთვის („Community“ ჩანართში). ეს ფუნქციები ხელს შეუწყობს თანამშრომლობას საზოგადოების წევრებს შორის, გუნდებში და მის ფარგლებს გარეთ, რაც უდიდესი განახლებაა Hub-ისთვის და შეესაბამება ეთიკური მანქანური სწავლების პრინციპებს.
Haize Labs-ი Hugging Face-ის მხარდაჭერით LLM-ების „წითელი გუნდის“ წინააღმდეგობის ახალ ბენჩმარკს წარადგენს
ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროში, დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) უსაფრთხოებასა და არასასურველ ქცევებთან დაკავშირებით მზარდი შეშფოთებაა. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, Haize Labs-მა, Hugging Face-ის გუნდის მხარდაჭერით, შექმნა „Red Teaming Resistance Benchmark“ – ახალი საორიენტაციო სისტემა. ის მიზნად ისახავს უახლესი LLM მოდელების მდგრადობის შემოწმებას ადამიანის მიერ შემუშავებული, დახვეწილი „წითელი გუნდის“ (red teaming) შეტევების გამოყენებით, რათა გამოავლინოს მათი სისუსტეები და მოწყვლადობები. ბენჩმარკი ფ