Hugging Face 更新定价：Inference API 付费层下线，推出 Inference Endpoints
Hugging Face 更新定价体系，下线 Inference API 的付费层，该 API 仍对所有人免费开放。面向企业级高速推理需求，平台推出新服务 Inference Endpoints，并为 Spaces 提供硬件升级，可自选硬件运行 ML demo。这些服务无需订阅，只需在账单设置中绑定信用卡，用量按月计费并生成合并发票。
#Hugging Face
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今日 1 条Hugging Face BlogAI 评分3030
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Diffusers 和 Dreambooth 训练 Stable Diffusion 的实验与调参建议
Hugging Face 发布用 Diffusers 的 Dreambooth 脚本微调 Stable Diffusion 的实验总结，给出推荐设置：低学习率配合逐步增加训练步数，人脸需要 800-1200 步、batch size 2、LR 1e-6，并建议使用 prior preservation 避免过拟合。
推荐理由：基于大量实验给出 Dreambooth 微调 Stable Diffusion 的超参数建议，可直接用于复现和调参。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 🤗 Transformers 微调 Whisper 实现多语种 ASR
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 🤗 Transformers 在任意多语种 ASR 数据集上微调 Whisper。教程以 Common Voice 11.0 的印地语为例，用约 8 小时训练数据微调 Whisper small，在测试集上把 WER 从预训练模型的 63.5% 降到 32.0%。
推荐理由：以印地语为例给出 Whisper 多语种 ASR 微调全流程，8 小时数据即可把 WER 从 63.5% 降到 32.0%。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face Optimum Intel 集成 OpenVINO，加速 Transformer 模型推理
Hugging Face 将 Intel OpenVINO 集成进 Optimum Intel，用户可在多种 Intel 处理器上用 OpenVINO Runtime 对 Transformers 模型执行推理，并借助 NNCF 在数分钟内完成量化以压缩模型体积、降低预测延迟。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 在 🤗 Evaluate 中加入语言模型偏见评估指标
Hugging Face 为 🤗 Evaluate 库新增偏见指标与测量方法，用于评估 GPT-2、BLOOM 等因果语言模型的偏见。该工作流先用 🤗 Datasets 中的预设提示词引导模型生成文本，再用 🤗 Evaluate 的指标打分，示例覆盖 Toxicity、Polarity 和 Hurtfulness 三类任务，其中 toxicity 指标基于 R4 Target 仇恨检测模型。
Hugging Face BlogAI 评分3636 从 PyTorch DDP 到 Accelerate 再到 Trainer：轻松掌握分布式训练
Hugging Face 发布教程，演示如何通过三个递进抽象层级实现多 GPU 分布式训练：原生 PyTorch DDP（torch.distributed）、🤗 Accelerate 轻量封装，以及 🤗 Transformer 的 Trainer API。Accelerate 无需修改代码即可在单 GPU 和 TPU 上运行，Trainer 则抽象掉所有样板代码并支持多种设备和分布式场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 MTEB：大规模文本嵌入基准
Hugging Face 发布 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark），用于在多种嵌入任务上衡量文本嵌入模型性能，包含 56 个数据集、8 类任务，覆盖最多 112 种语言，榜单已汇总超过 2000 条结果。
推荐理由：MTEB 把 56 个数据集、8 类任务和 112 种语言汇总成统一榜单，读者可据此理解文本嵌入模型的评测口径与选型依据。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face Inference Endpoints 入门指南
Hugging Face 推出 Inference Endpoints，可将 Hub 上的模型一键部署到云端托管基础设施。该服务支持 Public、Protected、Private 三种访问级别，Private 模式通过 AWS PrivateLink 的 VPC Endpoint 接入，仅限指定 AWS 账户访问。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 教程：用 JAX / Flax 在 TPU 上运行 Stable Diffusion
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版本起支持 Flax，可在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud Platform 的 TPU 上实现快速推理。
推荐理由：Hugging Face 官方给出在 TPU 上用 JAX/Flax 跑 Stable Diffusion 的完整流程，含并行与编译耗时数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 复盘 BLOOM 推理优化：延迟降低 5 倍、吞吐提升 50 倍
Hugging Face 团队复盘了为 BLOOM（176B 参数，bf16 下 352GB）构建推理服务器的优化过程，最终实现延迟降低 5 倍、吞吐提升 50 倍。
推荐理由：Hugging Face 团队复盘 BLOOM 推理优化全过程，从 PP 到 TP、自定义 kernel 的取舍细节对部署大模型有参考价值。
Hugging Face BlogAI 评分3333 Hugging Face 为模型和数据集引入 DOI
Hugging Face 宣布用户可直接在 Hub 上为模型或数据集生成 DOI，其他人在模型或数据集页面点击“Cite this model/dataset”即可引用。该功能通过与 DataCite 合作实现，注册用户填写元数据后即可获得 DOI，新版本发布时 DOI 可更新、旧版本随之失效。带 DOI 的数据集和模型将永久保存，仅能通过向官方支持提交请求删除。
Hugging Face BlogAI 评分3838 rinna 发布 Japanese Stable Diffusion：基于 Stable Diffusion 微调的日文文生图模型
rinna 通过对 Stable Diffusion 进行微调，开发出日文文生图模型 Japanese Stable Diffusion，可理解日语特有词汇、拟声词与专有名词并生成日式风格图像。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 推出 Evaluation on the Hub：大语言模型的零样本评估工具
Hugging Face 在 Hub 上线由 AutoTrain 驱动的 Evaluation on the Hub，无需写代码即可对任意因果语言模型做零样本评估，目前支持最大 66B 参数模型，更大模型的支持即将推出。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face AutoTrain 新增图像分类功能，零代码训练模型
Hugging Face AutoTrain 新增图像分类任务，用户无需编写代码即可训练模型。上传数据后选择模型候选数量即可开始训练，5 个候选模型、500 张以内图片免费；示例中最佳模型达到 84% 准确率。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Accelerate 如何借助 PyTorch 运行超大模型
Hugging Face 介绍 Accelerate 如何借助 PyTorch 的 meta device、自动 device map 和分片 checkpoint，在显存和内存有限的设备上加载并推理超大模型。
推荐理由：原文拆解了 Accelerate 借助 PyTorch meta device 与分片加载在有限显存下跑大模型的完整流程，方法可直接迁移。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 SetFit：无需提示词的高效少样本微调框架
Hugging Face 联合 Intel Labs 和 UKP Lab 发布 SetFit，一个用于 Sentence Transformers 少样本微调的框架，无需提示词或 verbaliser。
推荐理由：原文给出 SetFit 的两阶段训练流程与 RAFT 基准对比，读者可据此判断少样本分类的成本与精度取舍。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Hugging Face 推出 Ethics and Society 通讯，探讨 AI 伦理落地
Hugging Face 发布首期 Ethics and Society 通讯，计划按季节在春分、秋分、夏至、冬至发布，由公司内部跨部门开放小组“Ethics and Society regulars”撰写。该通讯聚焦如何将伦理价值落地到机器学习开发中，并介绍了模型与 Spaces 仓库“flag”举报功能、Private Hub、评估库、数据偏差分析代码及训练碳排放追踪工具等近期工作。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 DeepSpeed 和 Accelerate 实现极快的 BLOOM 推理
Hugging Face 发布教程，展示如何用 DeepSpeed 和 Accelerate 加速 176B 参数的 BLOOM 模型推理。
推荐理由：文章给出 BLOOM 176B 在多种并行与量化方案下的实测吞吐和显存占用，可作为大模型推理部署的选型参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 diffusers 0.3 发布：新增图生图、Textual Inversion 与显存优化
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，新增图生图 pipeline、Textual Inversion、实验性 inpainting 与 ONNX 导出等能力。
推荐理由：diffusers 0.3 集中放出图生图、Textual Inversion 与显存优化，可据此判断扩散模型工具链的成熟度。
Hugging Face BlogAI 评分2828 从零训练你的第一个 Decision Transformer
Hugging Face 发布教程，教你用 transformers 库的 Trainer 和自定义 Data Collator，在 Google Colab 上从零训练一个离线 Decision Transformer，让 HalfCheetah 学会奔跑。
Hugging Face BlogAI 评分3636 如何用 Megatron-LM 训练语言模型
Hugging Face 发布教程，讲解如何在 NVIDIA GPU 上用 Megatron-LM 训练 GPT2 语言模型，并转换到 Transformers 使用。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 支持的 OpenRAIL：面向开放且负责任 AI 的许可框架
RAIL Initiative 推出 OpenRAIL 许可框架，并获 Hugging Face 支持，允许 AI 模型免版税开放获取、下游使用与再分发，同时嵌入针对特定关键场景的使用限制条款。该框架主张开源许可证不适配 ML 模型，需在开放与负责任使用之间划界，被视为迈向开放且负责任 ML 开发、使用与获取的许可工具。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何在 Hugging Face Spaces 上用 3Dmol.js 可视化蛋白质
Hugging Face Spaces 可通过 3Dmol.js 与 Gradio 的 HTML 组件在浏览器中可视化蛋白质结构，用户输入 4 位 PDB 代码或上传 PDB 文件即可查看。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 如何用 Diffusers 运行 Stable Diffusion
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Diffusers 库运行 Stable Diffusion 文生图模型。文中给出安装 diffusers==0.10.2 与加载 StableDiffusionPipeline 的代码，并说明 guidance_scale、num_inference_steps 等参数对生成结果的影响。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Stable Diffusion 在 Diffusers 中的完整用法与原理拆解，可据此理解潜空间扩散的组件分工。
Hugging Face BlogAI 评分3030 用 Hugging Face Transformers 和 Habana Gaudi 预训练 BERT
Hugging Face 发布教程，演示如何在 AWS DL1 实例上借助 Habana Gaudi 从零预训练 BERT-base，使用 Transformers、Optimum Habana 和 Datasets 库完成掩码语言建模任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 在 Vertex AI 上部署 🤗 ViT
Hugging Face 展示了如何将 🤗 Transformers 中的 ViT B/16 模型部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 平台，用比 Kubernetes 方案更少的代码实现同等扩展能力。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Optimum Graphcore 深度解析：在 IPU 上微调 Vision Transformer
Hugging Face 发布教程，演示如何用 Optimum Graphcore 库在 Graphcore IPU 上微调预训练的 ViT 模型，并以 ChestX-ray14 数据集为例提供完整 notebook。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 的 TensorFlow 哲学
Hugging Face 阐述了其 transformers 库在 TensorFlow 上的设计哲学：所有 TensorFlow 模型都是 Keras Model 对象，所有层都是 Keras Layer 对象，用户可直接调用 fit()、compile() 和 predict()。库通过 TFAutoModel 等类一行代码加载预训练模型，并强调应保留 Keras 高层 API 而非绕开它。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 推出 Skops：将 scikit-learn 模型托管到 Hub
Hugging Face 发布新库 Skops，支持将 scikit-learn 模型托管到 Hugging Face Hub，并可为模型创建 model card 进行文档化与协作。Skops 通过 hub_utils.init 生成含模型与环境配置的本地仓库，后端使用 joblib 加载模型，Card 类可自动填充超参数、模型结构图及推理组件所需元数据。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Kubernetes 上部署 🤗 ViT
Hugging Face 发布教程，讲解如何用 Docker 和 Kubernetes 将上一篇文章中的 Vision Transformer（ViT）本地部署扩展为可服务多用户的集群部署。方案以 TensorFlow Serving 基础镜像容器化 SavedModel，并通过 Google Kubernetes Engine（GKE）管理集群，代码已在配套仓库开源。
Hugging Face BlogAI 评分2020 Hugging Face 教程：训练与微调 Sentence Transformers 模型
Hugging Face 发布教程，讲解如何从零构建或从 Hub 微调 Sentence Transformers 模型，架构为预训练 Transformer（如 distilroberta-base）加池化层。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 深度强化学习课程：PPO（Proximal Policy Optimization）详解与 PyTorch 实现
Hugging Face 深度强化学习课程第 8 单元讲解 Proximal Policy Optimization（PPO），通过将新旧策略的概率比裁剪在 [1−ϵ, 1+ϵ] 区间内，避免策略更新过大，从而提升训练稳定性。文中用 PyTorch 从零实现 PPO，并在 CartPole-v1 和 LunarLander-v2 上验证。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 推出 Private Hub：机器学习协作新方式
Hugging Face 发布 Private Hub（PH），为机器学习全生命周期提供统一工具集，支持以安全合规的方式加速从研究到生产的各环节。PH 以 Hugging Face Hub 为核心，后者已托管超 60K 模型、6K 数据集和 6K ML 演示应用，模型覆盖 180 种语言、支持最多 25 个 ML 库。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Nyströmformer：用 Nyström 方法以线性时间与内存近似自注意力
Nyströmformer 通过 Nyström 方法近似标准自注意力，将时间和内存复杂度从 O(n²) 降至 O(n)。它不直接对 softmax 矩阵采样，而是从 query 和 key 中选取 landmark，用分段均值构造 Q̃、K̃，并据此构建三个矩阵完成近似。实验显示仅选 32 或 64 个 landmark 即可在 n=4096 或 8192 的长序列上取得有竞争力的性能。
Hugging Face BlogAI 评分1515 Hugging Face 就美国国家 AI 研究资源（NAIRR）中期报告提交建议
Hugging Face 于 2022 年 6 月下旬就美国国家 AI 研究资源（NAIRR）中期报告提交了回应，建议任命技术与伦理专家担任顾问、制定模型与数据文档标准、为非技术专家提供低代码或无代码工具。其还建议 NAIRR 监测开源与开放科学的高风险滥用，并通过多语言工具与资源支持多元研究者视角。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 为 🤗 Datasets 新增音频与图像文档
Hugging Face 为 🤗 Datasets 补充了音频和图像数据集的文档，Quickstart 新增端到端加载与处理示例，并引入 to_tf_dataset 函数，可将数据集转换为 tf.data.Dataset 供 TensorFlow 或 Keras 训练。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face：用 TensorFlow 和 XLA 加速文本生成，最高快 100 倍
Hugging Face 的 transformers 库在 TensorFlow 下现可通过 XLA 编译文本生成，速度最高提升 100 倍，甚至快于 PyTorch。该功能需 transformers >= 4.21.0，支持采样、贪心解码、Beam Search 及 temperature、max_new_tokens 等参数控制。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Hugging Face 部署 TensorFlow 视觉模型
Hugging Face 与外部贡献者已在 Transformers 中加入多种 TensorFlow 视觉模型，包括 Vision Transformer、Masked Autoencoders、RegNet、ConvNeXt。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 深度强化学习课程：Advantage Actor Critic (A2C)
Hugging Face 深度强化学习课程第 7 单元讲解 Advantage Actor Critic（A2C），一种结合策略与价值方法的混合架构，通过 Actor 控制行为、Critic 评估动作好坏来降低 Reinforce 的方差、稳定训练。课程使用 Stable-Baselines3 在 PyBullet 机器人环境中训练双足步行者和蜘蛛两个智能体行走。
Hugging Face BlogAI 评分2626 如何用对抗数据动态训练你的模型
Hugging Face 博客介绍动态对抗数据收集（DADC）：让用户用千奇百怪的手写数字骗过模型，再把骗成功的样本存下来继续训练，循环多轮以提升鲁棒性。教程以 MNIST 手写数字识别为例，用 🤗 Spaces 搭建交互 demo，模型训练 20 个 epoch 后在测试集上达到 89% 准确率，并通过 flag 机制收集对抗样本。