如何在 Hugging Face Spaces 上用 Gradio 免费运行 ComfyUI 工作流
Hugging Face 官方博客给出教程，把 ComfyUI 工作流转成 Gradio 应用并部署到 Spaces 的 ZeroGPU 上免费运行。
推荐理由：完整给出从 ComfyUI 工作流导出 Python、包成 Gradio 应用并部署到 ZeroGPU 的步骤，可照着复现。
教程实践
全部主题拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
最新精选
第 41–60 条 · 共 69 条Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SDXL Dreambooth LoRA 高级训练脚本
Hugging Face 发布新的 diffusers 训练脚本，把 Pivotal Tuning 与 Prodigy 优化器结合，用于 SDXL 的 Dreambooth LoRA 微调。
推荐理由：汇总社区 SDXL Dreambooth LoRA 微调的 SOTA 实践，并给出可直接运行的 diffusers 训练脚本与参数。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用投机解码让 Whisper 推理提速 2 倍
Hugging Face 博客介绍如何用投机解码将 Whisper 推理速度提升约 2 倍，同时保证输出与单独使用主模型完全一致。
推荐理由：给出 Whisper 投机解码的完整实现与基准数据，读者可据此在现有管线中获得约 2 倍加速且输出不变。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 详解混合专家模型 MoE
Hugging Face 发布长文《Mixture of Experts Explained》，系统讲解 MoE 的构成、训练与推理取舍。文章指出 MoE 用稀疏层替换部分 FFN 层并配路由网络，预训练更快、推理比同参数量稠密模型更快，但需把全部专家载入显存，例如 Mixtral 8x7B 需容纳 47B 参数。
推荐理由：系统梳理 MoE 的构成、训练与推理取舍，并给出并行与部署的实践要点，适合理解稀疏模型为何省算力却吃显存。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Personal Copilot：用 Hugging Face 代码微调自己的编程助手
Hugging Face 博客介绍如何基于 huggingface GitHub 组织公开仓库的代码，微调出名为 HugCoder 的代码补全模型。
推荐理由：完整给出从数据采集到 QLoRA 与全量微调的成本对比，以及本地部署路径，可迁移到自有代码库。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 实测 SDXL 推理优化：从 28GB 显存降到 11.5GB
Hugging Face 在 A100 40GB 上实测了 SDXL 的多项推理优化，未优化时显存占用 28GB、延迟 72.2 秒，使用 fp16 后降至 21.7GB 和 14.8 秒。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 SDXL 各项推理优化的实测数据，读者可据此按显存和延迟取舍配置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 3D Gaussian Splatting 入门：原理、训练流程与图形学前景
Hugging Face 博客发布 3D Gaussian Splatting 入门介绍，说明这是一种从少量图像学习逼真场景并实时渲染的栅格化技术。文章拆解了完整流程：先用 COLMAP 做 Structure from Motion 估计点云，再把每个点转成高斯并训练，训练中通过可微高斯栅格化计算损失，并按梯度大小自动分裂、克隆或剪枝高斯。
推荐理由：文章把 3D Gaussian Splatting 的流程拆成可理解的步骤，并列出显存、磁盘与渲染管线兼容性等实际限制。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 DPO 微调 Llama 2：TRL 库教程与代码
Hugging Face 博客介绍 TRL 库新增的 DPO 训练支持，并演示如何用 QLoRA 在 stack-exchange 偏好数据上微调 Llama v2 7B。
推荐理由：TRL 官方给出 DPO 微调 Llama 2 的完整代码与数据格式，读者可据此在自己的偏好数据上复现。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Transformers.js 打造 ML 驱动的网页游戏 Doodle Dash
Hugging Face 博客介绍如何用 Transformers.js 制作完全在浏览器本地运行的实时 ML 网页游戏 Doodle Dash。作者基于 Google Quick, Draw!
推荐理由：完整演示了从微调 MobileViT 到用 Transformers.js 在浏览器内实时推理的端到端流程，可迁移到其他端侧 ML 项目。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Core ML 在 iPhone、iPad 和 Mac 上加速 Stable Diffusion
Hugging Face 博客介绍如何借助 Core ML 的新压缩与优化能力，在 iPhone、iPad 和 Mac 上更快运行 Stable Diffusion。
推荐理由：文章给出 6-bit palettization 的量化原理与转换命令，读者可据此把 Stable Diffusion 部署到 iPhone 和 Mac 本地运行。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 介绍 RWKV：兼具 Transformer 优势的 RNN 架构
Hugging Face 发文介绍 RWKV 架构，它结合了 RNN 与 Transformer 的优势，并已被集成进 transformers 库。RWKV 由 Bo Peng 主导，训练 GPU 由 Stability AI 捐赠，现有模型参数从约 170M 到 14B，训练上下文长度达 8192 且速度与 ctx1024 模型相当。
推荐理由：结合 RWKV 架构原理与 transformers 集成示例，读者可了解 RNN 与 Transformer 优势如何被合并。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 提出辅助生成：低延迟文本生成的新方向
Hugging Face 发布辅助生成（assisted generation）解码方法，用一个至少小一个数量级的助手模型快速生成候选 token，再由主模型前向验证，在 Transformers 中通过 assistant_model 参数即可启用。
推荐理由：Hugging Face 官方详解辅助生成解码方法，给出可复现的延迟数据与 Transformers 调用方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 StarCoder 打造编码助手 StarChat
Hugging Face 团队基于 BigCode 的 16B 参数 StarCoder 模型，用 OpenAssistant 对话数据集微调出编码助手 StarChat，并公开了代码、数据集与模型。
推荐理由：原文完整给出了用对话数据微调 StarCoder 的流程与代码，读者可据此复现一个开源编码助手。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在免费 Google Colab 上用 diffusers 运行 IF 文生图模型
Hugging Face 博客介绍如何在免费版 Google Colab（13GB CPU 内存、15GB T4 显存）上用 diffusers 运行 DeepFloyd 的 IF 文生图模型。
推荐理由：原文给出在免费 Colab 上分阶段加载 IF 各组件、8bit 量化 T5 并逐段释放显存的具体做法，可迁移到其他大模型推理。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StackLLaMA：用 RLHF 训练 LLaMA 的实操指南
Hugging Face 发布 StackLLaMA 模型及完整 RLHF 训练流程，用 LLaMA 7B 在 Stack Exchange 问答数据上依次完成监督微调、奖励建模和 PPO 强化学习，训练管线已集成到 TRL 库。
推荐理由：Hugging Face 公开了用 RLHF 训练 LLaMA 的完整流程与代码，读者可据此复现并迁移到自己的任务。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 diffusers 训练你自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 diffusers 训练自定义 ControlNet，并以人脸姿态为例完整走通流程。训练分三步：规划条件、构建数据集、训练模型，数据集需包含原图、条件图和提示词三列。
推荐理由：完整复现了从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的 ControlNet 训练流程，并给出不同显存下的参数配置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Hugging Face 集成 trl 与 peft，在 24GB 消费级 GPU 上微调 20B 大模型
Hugging Face 正式发布 trl 与 peft 的集成，让大语言模型的 RLHF 微调更易上手。该方案用 8-bit 加载、低秩适配器和共享参考模型三层手段压缩显存，在 24GB NVIDIA 4090 上完成了 20B 参数 gpt-neox 的 RLHF 微调，完整训练则在单张 A100 上跑完。
推荐理由：原文给出在 24GB 消费级 GPU 上完成 20B 模型 RLHF 微调的具体组合方案，可迁移到显存受限的训练场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Hugging Face Transformers 上手 BLIP-2 零样本图像到文本生成
Hugging Face 博客介绍 Salesforce Research 的 BLIP-2 已集成进 Transformers，可在冻结图像编码器与大语言模型之间加入轻量 Q-Former 完成视觉语言预训练。
推荐理由：以 New Yorker 漫画为例演示 BLIP-2 的零样本图像描述、提示续写与视觉问答，可据此快速上手多模态推理。
Hugging Face Blog精选AI 评分7575 用 LoRA 高效微调 Stable Diffusion
Hugging Face 在 diffusers 中正式支持 LoRA 微调 Stable Diffusion，训练脚本最低可在 11 GB 显存上运行，无需 8-bit 优化器等技巧。由于原模型权重被冻结，只需保存新注入层的权重，单个文件约 3 MB，比原 UNet 小约一千倍，便于分享和下载。文章给出了完整的训练命令、推理时加载 LoRA 权重的代码，以及结合 Dreambooth 的用法。
推荐理由：原文给出 LoRA 微调 Stable Diffusion 的完整脚本与推理流程，读者可据此在 11 GB 显存上复现训练。
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。