Hugging Face 为 TGI 和 Inference Endpoints 推出兼容 OpenAI 的 Messages API
Hugging Face 为 Text Generation Inference(TGI)和 Inference Endpoints 推出 Messages API,从 TGI 1.4.0 起提供与 OpenAI Chat Completion API 兼容的接口,可直接使用 OpenAI 客户端库或 LangChain、LlamaIndex 等第三方工具。
Hugging Face 为 Text Generation Inference(TGI)和 Inference Endpoints 推出 Messages API,从 TGI 1.4.0 起提供与 OpenAI Chat Completion API 兼容的接口,可直接使用 OpenAI 客户端库或 LangChain、LlamaIndex 等第三方工具。
Hugging Face Text Generation Inference(TGI)正式在 AWS Inferentia2 和 Amazon SageMaker 上全面可用,为生产级 LLM 部署提供 GPU 之外的替代方案。
Digital Green 使用 OpenAI 构建农业数据库,以提升农民收入。
OpenAI 发布 GPT Store。
OpenAI 推出面向各类规模团队的新 ChatGPT 套餐 ChatGPT Team,提供安全、可协作的工作空间,帮助团队在工作中充分利用 ChatGPT。
推荐理由:OpenAI 面向各类规模团队推出 ChatGPT 新套餐,读者可了解其安全协作工作区的定位。
WHOOP 借助 GPT-4 为用户提供个性化的健身与健康指导。该健康解决方案由 LLM 驱动,将大语言模型能力引入个人健康教练场景。
Summer Health 利用 OpenAI 提升儿科就诊记录的准确率,重新构想儿科就诊流程。
Mistral AI 开放首个平台服务 La Plateforme 的 beta 访问,提供三个 chat 端点和一 个 embedding 端点,各有不同的性能与价格取舍。
推荐理由:Mistral 首次开放平台 API,给出三个 chat 端点与 embedding 端点的性能价格取舍,可据此判断其服务化路线。
Hugging Face 发布 Optimum-NVIDIA 推理库,只需把 transformers 的 pipeline 导入改为 optimum.nvidia 一行代码,即可在 NVIDIA 平台获得最高 28 倍吞吐量和 1200 tokens/秒。
推荐理由:官方给出单行代码接入方式与首 token 延迟、吞吐量对比数据,可据此判断现有 LLaMA 推理流程的改造代价。
Explosion 发布 Prodigy-HF 插件,让 Prodigy 标注工具直接对接 Hugging Face 生态。
OpenAI 发布 GPTs,用户现在可以创建自定义版本的 ChatGPT,将指令、额外知识和任意技能组合在一起。该功能由 OpenAI 官方推出,具体开放范围与使用细节原文未进一步说明。
推荐理由:OpenAI 官方发布 GPTs,读者可了解自定义 ChatGPT 的构成方式与开放范围。
Hugging Face 面向 Enterprise Hub 客户推出 Storage Regions,可让组织自行选择模型和数据集的存储位置。目前支持 US 和 EU 两个区域,亚太区即将上线;非默认位置的仓库会直接显示 Region 标签。官方称欧洲用户将仓库放在 EU 区域时,上传和下载速度约为存放在 US 时的 4-5 倍。
Hugging Face 发布博客,介绍如何通过 Text Embeddings Inference(TEI)将开源嵌入模型部署到 Hugging Face Inference Endpoints,并支持大规模批量请求。
OpenAI 宣布 DALL·E 3 已在 ChatGPT Plus 和 Enterprise 中可用。为准备更大范围发布,OpenAI 开发了一套安全缓解方案,并同步分享了其在内容来源溯源方面的研究进展。
推荐理由:OpenAI 官方宣布 DALL·E 3 面向 ChatGPT Plus 和 Enterprise 开放,并同步说明安全缓解措施与来源溯源研究。
Hugging Face 发布 @gradio/lite,一个借助 Pyodide 让 Gradio 应用直接在浏览器中运行的 JavaScript 库,无需服务端基础设施。
推荐理由:Gradio 官方给出浏览器端无服务器运行方案,读者可据此判断部署成本与加载延迟的取舍。
Retool 借助 GPT-4 为企业提供快速、安全的 AI 应用构建方式。该方案面向商业场景,强调速度与安全性。
Ironclad 借助 GPT-4 简化合同审查流程。
Typeform 借助 GPT-3.5 和 GPT-4,将在线表单升级为动态、对话式的数据收集体验。
Hugging Face 上已有超过 13 万个支持 ONNX 的模型可借助 ONNX Runtime 加速,其中包括众多 LLM 和云端模型。ONNX Runtime 已支持 90 多个 Hugging Face 模型架构,涵盖 BERT、GPT2、T5、Whisper、Stable-Diffusion 等最热门架构。
OpenAI 宣布 ChatGPT 新增看、听、说能力,可处理图像与语音输入并语音回复。
Hugging Face 为 PRO 用户推出 Inference for PROs,提供 Meta Llama 3 Instruct、Mixtral 8x7B Instruct。
Hugging Face 发布企业级代码助手 SafeCoder,基于 155 亿参数的 StarCoder 开源模型,支持 80 多种编程语言和 8192 token 上下文窗口。相比 GitHub Copilot 等闭源服务,SafeCoder 提供模型透明度、企业自定义微调、本地或云端部署及完全离线运行能力,提示词与建议数据不会回传 Hugging Face。
Hugging Face Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作,在 diffusers 中为 Stable Diffusion XL 加入 T2I-Adapter 支持,并发布 sketch、canny、lineart、depth、openpose 五种条件的预训练 checkpoint。
推荐理由:对比 ControlNet 的参数与显存占用,说明 T2I-Adapter 在 SDXL 可控生成上的效率取舍。
OpenAI 发布面向教师的 ChatGPT 课堂使用指南,内容包括推荐提示词、ChatGPT 的工作原理与局限、AI 检测工具的有效性以及偏见问题。
OpenAI 发布 ChatGPT Enterprise,主打企业级安全与隐私,并称其为目前能力最强的 ChatGPT 版本。
推荐理由:OpenAI 官方发布面向企业的 ChatGPT 版本,读者可了解其安全隐私定位与能力版本信息。
Hugging Face 将 AutoGPTQ 库集成进 Transformers,用户可用 GPTQ 算法以 8、4、3 甚至 2-bit 精度量化和运行大语言模型,4-bit 量化精度损失可忽略,小批量下推理速度与 fp16 基线相当。
推荐理由:原文给出了 GPTQ 在 Transformers 中的集成方式与显存、延迟对比数据,读者可据此判断量化部署的可行边界。
OpenAI 宣布开发者现在可以自带数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调,以适配各自的使用场景,同时更新了 API。
推荐理由:OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调,开发者可用自有数据定制模型,值得关注其对应用落地的影响。
Hugging Face 发布面向企业的端到端代码助手 SafeCoder,基于 BigCode 项目的 StarCoder 系列代码大模型,支持客户在自有基础设施上自托管部署,训练与推理全程代码不离开 VPC。
OpenAI 将 GPT-4 用于内容政策制定与内容审核决策,可实现更一致的标注、更快的政策优化反馈闭环,并减少人工审核员的参与。
Hugging Face Hub 已上线 AWS Marketplace,用户可通过 AWS 账户订阅并支付 Hugging Face 的使用费用。订阅后,Inference Endpoints、Spaces 硬件升级和 AutoTrain 等服务的组织用量费用将直接计入 AWS 账单,价格与 Hugging Face 公开定价一致。
Hugging Face 发布 swift-transformers,一个用 Swift 实现类 transformers API 的包,专注文本生成,并同时放出 swift-chat 演示应用、更新版 exporters 与 transformers-to-coreml 转换工具,以及 Llama 2 7B、Falcon 7B 等已转换好的 Core ML 模型。
推荐理由:官方给出在 Apple 设备上跑 Llama 2 等模型的完整工具链与转换路径,可据此评估端侧部署的可行步骤。
Hugging Face 用 facebook/fasttext-language-identification 模型为 Hub 上缺少语言标注的数据集预测语言,该模型可识别 217 种语言,通过 dataset viewer API 取每个数据集 20 行文本进行预测,再由 librarian-bots 提交 PR 补充元数据。
Hugging Face 与 Apple 将 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实测数据,读者可据此判断本地跑 SDXL 的体积与质量取舍。
Hugging Face 在 huggingface.js 下发布 Agents.js,一个可在浏览器或服务端为 LLM 提供工具访问的 JavaScript 库,通过 npm install @huggingface/agents 安装。
推荐理由:原文给出库的安装方式、代码示例和自定义工具接口,读者可据此判断如何在 JS 项目中接入工具调用。
OpenAI 为 ChatGPT 推出自定义指令功能,用户可设置自己的偏好,ChatGPT 会在之后的所有对话中记住这些偏好。
推荐理由:OpenAI 官方说明 ChatGPT 新增自定义指令,读者可据此了解对话偏好设置如何跨会话生效。
Hugging Face 的 Diffusers 库迎来一周年,已从文本生成图像扩展到视频、3D 和图像编辑等扩散模型能力。新增支持 DeepFloyd IF、Stability AI SDXL、OpenAI Shap-E 与 Consistency Models,后者在 CPU 上生成一张 256x256 图像仅需 3/4 秒。
Viable 借助 GPT-4 以革命性规模分析定性数据,并实现前所未有的准确度。该能力面向大规模定性数据分析场景。
OpenAI 宣布一系列 API 更新,包括更易引导的模型、函数调用能力、更长的上下文以及更低的价格。
推荐理由:OpenAI 官方公布 API 多项更新,读者可据此了解模型可控性、函数调用与价格的变化方向。
Hugging Face Hub 新增 DuckDB 集成,用户可直接用 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 扩展即可查询远程文件,大型数据集被分片为 500MB 块。
Hugging Face 开始托管 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 几行命令下载使用。该集成还支持文本分类与特征提取 widget,模型页面提供语言识别和词向量最近邻查询的在线试用。