Hugging Face 发布 Swift Transformers,在 Apple 设备上运行端侧 LLM
Hugging Face 发布 swift-transformers Swift 包及配套工具,让开发者能在 Mac 和 iOS 设备上用 Core ML 运行 Llama 2、Falcon 等大语言模型。
推荐理由:Hugging Face 放出在 Apple 设备本地跑 Llama 2 的 Swift 工具链,读者可据此判断端侧大模型的落地路径。
Hugging Face 发布 swift-transformers Swift 包及配套工具,让开发者能在 Mac 和 iOS 设备上用 Core ML 运行 Llama 2、Falcon 等大语言模型。
推荐理由:Hugging Face 放出在 Apple 设备本地跑 Llama 2 的 Swift 工具链,读者可据此判断端侧大模型的落地路径。
Hugging Face 在 TRL 库中上线 Direct Preference Optimization(DPO)方法,并给出用 QLoRA 在 Llama v2 7B 上基于 stack-exchange 偏好数据微调的完整流程。
推荐理由:TRL 官方给出 DPO 在 Llama 2 上的完整训练流程与代码,读者可据此在自己的偏好数据上复现。
Zama 基于 Hugging Face transformers 库,用全同态加密(FHE)改造 GPT2,让部分推理在加密数据上运行,兼顾用户隐私与模型 IP。实验显示,权重与激活值采用 4-bit 量化时,加密后的单个注意力头仍保持原模型 96% 的精度。实现借助 Concrete-Python 将 Python 函数转为 FHE 等价形式,客户端本地推理至首层后加密中间结果交由服务器计算。
Hugging Face 用机器学习为 Hub 上缺少语言元数据的数据集自动检测语言,并借助 librarian-bots 提交 PR 补充元数据。目前 Hub 约 5 万个公开数据集中仅约 13% 标注了语言,约 87% 未标注。
Segmind 开源了压缩扩散模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与蒸馏训练代码,两者参数量分别比基础模型少 35% 和 55%,图像保真度接近基础模型。
推荐理由:Segmind 开源了 SD-Small 与 SD-Tiny 的蒸馏代码和权重,读者可据此了解压缩扩散模型的训练方法与推理加速幅度。
一份分步教程演示如何用 OpenAI 开源扩散模型 Shap-E 从文本生成 3D 模型,再经 Blender 的 Decimate 修改器减面、用 Dream Textures 插件生成无缝贴图并完成 UV 展开,最终导出 FBX 导入 Unity。流程选择 PS1 低多边形风格,以规避当前 text-to-3D 模型保真度不足的问题。
Hugging Face 与 Apple 合作把 Stable Diffusion XL 移植到 Core ML,可在运行 macOS 14 公测版的 Apple Silicon Mac 上本地运行。
推荐理由:原文给出混合位宽调色板量化的完整方法与脚本,读者可据此把 SD XL 压缩到 4.5 bit 并自行复现。
Hugging Face 在 huggingface.js 下发布 Agents.js,一个可在浏览器或服务端用 JavaScript 为 LLM 提供工具访问的新库,通过 npm install @huggingface/agents 安装。
推荐理由:Hugging Face 官方开源 Agents.js,给出从安装到自定义工具与模型的完整用法,可据此判断如何为 LLM 接入工具。
Hugging Face 与 Creative Commons、Eleuther AI、GitHub、LAION、Open Future 联合发布立场文件,就 EU AI Act 提出五项建议。
Hugging Face 公布首届开源 AI Game Jam 结果,活动吸引超 1300 人报名、收到 88 款游戏,冠军由 ohmlet 的 Snip It 获得,该游戏用 Stable Diffusion 生成素材。
Hugging Face 的 Diffusers 库迎来一周年,已从文生图扩展为覆盖视频、3D 与图像编辑的模块化扩散模型工具箱。
Meta 发布开源大语言模型系列 Llama 2,包含 7B、13B、70B 的预训练与微调版本,采用宽松社区许可并允许商用。相比 Llama 1,预训练 token 增加 40%,上下文长度扩展到 4k tokens,70B 模型使用 grouped-query attention。
推荐理由:Meta 发布可商用的 Llama 2 系列,Hugging Face 同步给出推理、部署与微调入口,便于判断开源模型的可落地程度。
Hugging Face 梳理其 Hub 上的开源文本生成与 LLM 生态,涵盖因果语言模型与 text-to-text 模型、许可协议、LLM 服务工具及 PEFT 微调。
Hugging Face 发布实验性 demo AI WebTV,用开源文生视频模型 Zeroscope 与音乐生成模型 MusicGen 自动合成视频与配乐并直播。视频由 zeroscope_v2_576 生成 576x320 片段,可选用 zeroscope_v2_XL 放大至 1024x576,再经 FILM 插帧与 MusicGen 配乐,通过 FFmpeg 推流至 RTMP 服务器。
Hugging Face 博客介绍如何用 Transformers.js 制作实时 ML 网页游戏 Doodle Dash,模型完全在浏览器本地运行,每秒可做 60 次以上预测。
推荐理由:完整复现了从微调 MobileViT 到用 Transformers.js 在浏览器实时推理的流程,可迁移到其他端侧 ML 项目。
Hugging Face 发布教程,演示如何通过其托管 SaaS 服务 Inference Endpoints 部署开源 LLM,以 Falcon 40B instruct 为例,选用 1x Nvidia A100 实例,约 10 分钟即可上线。
Writer 联合创始人兼 CTO Waseem Alshikh 与 Hugging Face 的 Jeff Boudier 对谈,讲述 Writer 从 Hugging Face 用户、客户到开源模型贡献者的历程。
Hugging Face 发文解释 Open LLM Leaderboard 上 LLaMA 的 MMLU 分数为何明显低于 LLaMA 论文中的数字:榜单封装的是 EleutherAI LM Evaluation Harness,而论文用的是 UC Berkeley 的原始实现,两者在提示词、答案比较方式上不同。
推荐理由:同一 MMLU 数据集在三种实现下分数与排名差异明显,读者可据此理解评测数字为何不可直接横向比较。
Hugging Face 与 Panel 合作,在 Hugging Face Spaces 中集成了 Panel 模板,方便用户构建并部署 Panel 应用。Panel 是开源 Python 库,可构建工具、仪表盘和复杂应用,支持 Matplotlib、Plotly、Bokeh 等绘图库,并可通过 Pyodide 和 WebAssembly 在浏览器中运行。
Hugging Face 于 6 月 12 日向美国商务部 NTIA 提交 AI 问责政策回应,强调文档规范与透明度对推动 AI 问责的作用。其建议问责机制应覆盖 ML 开发全流程、结合内部要求与外部访问透明,并吸纳开发者、研究社区、倡导组织、政策制定者和记者等广泛参与。
Hugging Face 发布教程,介绍如何基于 Meta AI 的 MMS 检查点微调 Adapter 层以适配低资源语言的 ASR。MMS 预训练检查点覆盖 1400 多种语言、参数量 300M 至 1B,每个 Adapter 层仅约 2.5M 权重,微调 10-20 分钟即可获得极低词错误率。低资源语言推荐用 Adapter 训练替代全模型微调,更省内存且性能更好。
Hugging Face 用实验反驳了 AAAI 2023 论文《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
Hugging Face 更新了平台内容政策,以支持开放、协作且负责任的机器学习社区。新政策将“同意”(consent)列为核心价值,重点规范用户内容、身份表达及社区行为,禁止针对用户和 Hugging Face 员工的攻击性或骚扰性语言。平台鼓励通过 Community Tab 公开讨论并协作解决冲突,相关问题可反馈至 feedback@huggingface.co。
Elixir 社区用 Livebook 构建了一个基于 Whisper 的语音聊天应用,并部署到 Hugging Face Spaces,全程不到 15 分钟。
Hugging Face 宣布 AMD 正式加入其硬件合作伙伴计划,双方将针对 AMD CPU 和 GPU 优化 Transformer 模型性能。
Hugging Face Hub 面向美术馆、图书馆、档案馆与博物馆(GLAM)从业者,介绍如何查找模型、上传数据集并托管演示。Hub 目前托管超 190,000 个模型、33,000 个数据集和超 100,000 个应用与演示,覆盖文本、图像、音频等任务。文中以挪威语文献的命名实体识别为例演示按任务和语言筛选模型,并给出将 CSV 数据集上传至 Hub 的步骤。
Hugging Face Hub 新增 DuckDB 集成,用户可用 SQL 查询 Hub 上任意公开数据集。数据集查看器会自动将所有公开数据集转换为 Parquet 文件,通过 /parquet 端点获取 URL 后,配合 DuckDB 的 httpfs 扩展即可直接查询远程文件,大型数据集被分片为 500MB 块。
Hugging Face 现已托管 Meta AI 开源的 fastText 官方镜像,涵盖全部 157 种语言的词向量和最新语言识别模型,用户可通过 huggingface_hub 的 hf_hub_download 几行命令直接下载使用。该集成还支持文本分类与特征提取 widget,并提供词向量最近邻查询和语言检测的示例代码。
阿布扎比技术创新研究院(TII)以 Apache 2.0 许可发布 Falcon 系列语言模型,包括 Falcon-40B 和 Falcon-7B 两个基础模型及对应的 Instruct 版本。
推荐理由:梳理 Falcon 系列在 Hugging Face 生态中的推理、量化与微调路径,可了解当时开源模型的能力位置。
Hugging Face 宣布举办首届 Open Source AI Game Jam,活动时间为 7 月 7 日至 9 日,参与者需在周末内用 AI 工具做出一款游戏。
Hugging Face 发布面向 Amazon SageMaker 的 LLM 推理容器(DLC),由 Text Generation Inference(TGI)驱动,可部署 BLOOM、StarCoder、Llama、T5 等开源大模型。
Hugging Face 借助 OpenVINO 的 NNCF 与 Optimum,通过量化感知训练(QAT)结合 Token Merging 优化 Stable Diffusion 的 UNet,在 Intel CPU 上实现 5.1 倍推理加速和 4 倍模型体积缩减。优化从 Pokemons 数据集微调模型出发,仅需 4096 次迭代,单张 24 GB 显存 GPU 不到一天即可完成。
Hugging Face 与微软合作,在 Azure Machine Learning Studio 内推出 Hugging Face Hub 模型目录,收录数千个热门 Transformers 模型,用户可在托管端点上一键部署。该目录已在所有提供 Azure Machine Learning 的 Azure 区域开放公开预览,支持按任务或许可证筛选模型并部署为实时推理 API。
Hugging Face 联合 EleutherAI 和 Stability AI 委托 Trail of Bits 对 safetensors 库做外部安全审计,未发现可导致任意代码执行的关键安全漏洞,并修复了规范格式不精确和允许 polyglot 文件的校验缺失问题。
推荐理由:外部安全审计确认 safetensors 无任意代码执行漏洞,并给出其成为默认保存格式的推进节奏。
Hugging Face 宣布与 IBM 合作,将其开源库集成到 IBM 的新一代企业 AI 工作室 watsonx.ai 中。watsonx.ai 基于 RedHat OpenShift 构建,支持云端和本地部署,并集成了 transformers、accelerate、peft 和 Text Generation Inference 等 Hugging Face 库。
Hugging Face 发布 BigCode 项目大规模近重复数据删除的技术详解,采用 MinHash + LSH 方法对代码数据集进行文档级去重,参数为 (256, 0.7, 5)。
Intel 用 SmoothQuant-O3 对 OPT 2.7B/6.7B、LLaMA 7B、Alpaca 7B、Vicuna 7B、BloomZ 7.1B、MPT-7B-chat 等模型做 8-bit 量化,模型体积缩小约 2 倍,多数基准指标不降反升。
Hugging Face 被法国数据保护机构 CNIL 选中,入选其强化支持计划。该计划从 40 多个候选企业中选出三家"具有强劲经济发展潜力"的公司,为其提供数据保护职责理解与落实方面的支持。Hugging Face 此前在 BigScience 和 BigCode 项目中已投入隐私风险治理与假名化工具开发。
Hugging Face 发布教程,介绍如何在单块 AMD GPU 上通过 ROCm 运行 13B 参数的 Vicuna 聊天机器人。Vicuna 由 UC Berkeley、CMU、斯坦福和 UCSD 团队基于 LLaMA 微调,训练成本约 300 美元,以 GPT-4 为参照的初步评估中质量达到 ChatGPT 的 90% 以上。
Hugging Face 发布博客梳理文本到视频模型的发展脉络,指出该任务比文本到图像更难,需保证帧间时空一致性。文章回顾了从早期 GAN、VAE 到 Phenaki、Make-A-Video、NUWA、VideoGPT、CogVideo 等 Transformer 方案,再到当前以扩散模型为主的第三波浪潮,并分析了算力成本高、高质量数据集稀缺、视频描述模糊等核心挑战。