NewHugging Face Transformers 萌新完全指南

欢迎阅读《Hugging Face Transformers 萌新完全指南》,本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Trans...

New笔记本电脑上的聊天机器人: 在英特尔 Meteor Lake 上运行 Phi-2

对应于其强大的能力,大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑,而个人计算机上很难满足这一需求。因此,我们别无选择,只能将它们部署至由本地或云端托管的性能...

在 Google Cloud 上轻松部署开放大语言模型

今天,我们想向大家宣布:“在 Google Cloud 上部署”功能正式上线! 这是 Hugging Face Hub 上的一个新功能,让开发者可以轻松地将数千个基础模型使用 Vertex ...

用于显著提高检索速度和降低成本的二进制和标量嵌入量化

我们引入了嵌入量化的概念,并展示了它们对检索速度、内存使用、磁盘空间和成本的影响。我们将讨论理论上和实践中如何对嵌入进行量化,然后介绍一个 演示,展...

Hugging Face 开源大语言模型生态系统概览

如何找到、缩小、适配并部署开源大型语言模型? 分享这个10分钟的教程,帮助你了解Hugging Face 🤗 中的各种工具,包括transformers、PEFT、TRL、TGI、Hub、Hu...

Quanto: PyTorch 量化工具包

量化技术通过用低精度数据类型 (如 8 位整型 (int8)) 来表示深度学习模型的权重和激活,以减少传统深度学习模型使用 32 位浮点 (float32) 表示权重和激活所带...

为 Hugging Face 用户带来无服务器 GPU 推理服务

今天,我们非常兴奋地宣布 部署到 Cloudflare Workers AI 功能正式上线,这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务,它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部...

利用 🤗 Optimum Intel 和 fastRAG 在 CPU 上优化文本嵌入

嵌入模型在很多场合都有广泛应用,如检索、重排、聚类以及分类。近年来,研究界在嵌入模型领域取得了很大的进展,这些进展大大提高了基于语义的应用的竞争力...

在 NVIDIA DGX Cloud 上使用 H100 GPU 轻松训练模型

今天,我们正式宣布推出 DGX 云端训练 (Train on DGX Cloud) 服务,这是 Hugging Face Hub 上针对企业 Hub 组织的全新服务。 通过在 DGX 云端训练,你可以轻...

数据好合: Argilla 和 Hugging Face Spaces 携手赋能社区合力构建更好的数据集

数据好合: Argilla 和 Hugging Face Spaces 携手赋能社区合力构建更好的数据集 最近,Argilla 和 Hugging Face 共同 推出 了 Data is Better Together 计划,...
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