Hugging Face不仅是一个平台,它更像是一个资源库,汇集了超过12万个模型、2万个数据集以及5万个演示应用(Spaces),这些资源都是开源的,对公众开放。通过这个平台,你可以轻松地浏览、下载和使用这些模型,尤其是通过transformers库——一个既便捷又高效的Python库,专为LLM设计。值得一提的是,你还可以将自己的模型和数...
AI 新智界讯,11 月 27 日,AI 开源社区 Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clement Delangue 发帖对 2024 年行业的发展做了 6 条预测: 1. 一家当红 AI 公司会倒闭,或者以极低的价格被收购; 2. 开源LLM将达到最好的闭源 LLM 水平; 3. AI 在视频、时间序列、生物和化学领域取得重大突破; 4. 大众将...
🤗【AIGC每日新闻】 【Hugging Face升级LLM排行榜,提升语言模型评估】Hugging Face最近对其开放LLM排行榜进行了升级,增加了新的基准测试和评估方法,以应对大型语言模型(LLM)性能提升的停滞问题。此次升级包括六个更具挑战性的基准测试,初步排名显示Qwen2-72B-Instruct位居榜首,其次是Meta的Llama-3-70B-Instruct和Mix...
下面,让我们跟随Hugging Face的研究员Clémentine Fourrier一起, 回顾一下开源LLM这跌宕起伏的一年。 如何训练大语言模型? LLM的模型架构描述了具体实现和数学形状。模型是所有参数的列表,以及参数如何与输入交互。 目前,大多数高性能的LLM都是Transformer架构的变体。 LLM的训练数据集,包含训练模型所需的所有示例和文档。
对LLM 工具使用进行统一 我们为 LLM 确立了一个跨模型的统一工具调用 API。有了它,你就可以在不同的模型上使用相同的代码,在Mistral、Cohere、NousResearch或Llama等模型间自由切换,而无需或很少需要根据模型更改工具调用相关的代码。此外,我们还在transformers中新增了一些实用接口以使工具调用更丝滑,我们还为此配备了...
什么是 Hugging Face 推理端点Hugging Face 推理端点 提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击，包括使用自动扩展处理大量请求，通过缩减到零来降低基础设施成本，并提供高级安全性。以下是 LLM 部署...
在这篇博客文章中,我们向你展示了如何使用 Hugging Face 推理端点部署开源 LLM,如何使用高级参数控制文本生成,以及如何将响应流式传输到 Python 或 JavaScript 客户端以提高用户体验。通过使用 Hugging Face 推理端点,你可以只需几次点击即可将模型部署为生产就绪的 API,通过自动缩减到零来降低成本,并在 SOC2 类型 ...
Hugging Face开源套件LightEval领跑LLM评估新篇章 新智元报道 编辑:Mindy 【新智元导读】HuggingFace推出LightEval,为AI评估带来透明度和定制化,开启AI模型评估的新时代。 在AI的世界里,模型的评估往往被看作是最后的「检查点」,但事实上,它应该是确保AI模型适合其目标的基础。
下面,让我们跟随Hugging Face的研究员Clémentine Fourrier一起, 回顾一下开源LLM这跌宕起伏的一年。 如何训练大语言模型? LLM的模型架构描述了具体实现和数学形状。模型是所有参数的列表,以及参数如何与输入交互。 目前,大多数高性能的LLM都是Transformer架构的变体。
LLMs之Framework:Hugging Face Accelerate后端框架之FSDP和DeepSpeed的对比与分析 导读:该文章阐述了FSDP和DeepSpeed在实现上的差异,Accelerate如何统一它们的行为,并提供指导帮助用户在两种后端之间切换。同时也讨论了低精度优化的内存与收敛权衡。 背景痛点:DeepSpeed和PyTorch FSDP是两种流行的ZeRO Redundancy Optimizer(Zero)...