@deepdigest
2 subscribers
79 photos
233 links
Download Telegram
📰 Как оптимизировать загрузку моделей ИИ в браузере: проблемы кэширования и новое API

Статья посвящена проблемам кэширования ресурсов моделей ИИ в браузере при использовании Transformers.js. Из‑за изоляции кэша по источнику происходит избыточная загрузка и хранение данных. Для решения проблемы предлагается Cross‑Origin Storage API, который позволит хранить и извлекать файлы из разных источников по криптографическому хэшу, а не по URL.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Прозрачная оценка ИИ-моделей: как сравнить NVIDIA Nemotron 3 Nano с помощью NeMo Evaluator

NVIDIA представила модель Nemotron 3 Nano 30B A3B с открытым подходом к оценке — вместе с моделью опубликован полный рецепт тестирования с использованием библиотеки NeMo Evaluator. Это позволяет разработчикам самостоятельно воспроизводить процесс оценки и сравнивать результаты. NeMo Evaluator объединяет различные методы оценки в единый интерфейс, обеспечивая масштабируемость и прозрачность тестирования.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Новое в llama.cpp: Управление моделями

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Transformers v5: как новая версия библиотеки меняет мир искусственного интеллекта

Вышла новая версия библиотеки Transformers — v5. За пять лет экосистема значительно выросла: увеличилось число модельных архитектур и контрольных точек. В версии 5 разработчики сосредоточились на простоте использования, обучении, логическом выводе и производительности, внедрив модульный подход, новые API и инструменты для автоматизации процессов.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 CUGA: новый уровень гибкости в создании ИИ-агентов — теперь проще, чем когда-либо

CUGA — это настраиваемый универсальный ИИ‑агент с открытым исходным кодом, который упрощает создание интеллектуальных приложений. Он сочетает гибкость, надёжность и простоту использования, поддерживает сложные задачи в веб‑средах и через API. Благодаря интеграции с Hugging Face Spaces и Langflow экспериментировать с агентом стало ещё проще.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Создавайте реалистичные изображения с помощью Claude: подключаем мощные модели ИИ

Интеграция Claude с платформами вроде Hugging Face открывает доступ к современным моделям генерации изображений. В статье рассказывается, как подключить Claude к инструментам FLUX.1 Krea Dev и Qwen-Image, чтобы создавать реалистичные изображения и материалы с качественным текстом. Также даны инструкции по настройке и использованию этих инструментов.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Как эффективно обучать большие модели на нескольких GPU: руководство по ND-параллелизму

Статья посвящена обучению больших моделей на нескольких GPU с использованием стратегий параллелизма. В ней описан способ применения разных комбинаций стратегий в обучающих сценариях через проекты Accelerate и Axolotl. Читатели узнают о видах параллелизма (данных, тензорного, полностью сегментированного и др.) и о том, как выбрать оптимальную конфигурацию для своих задач.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 От понимания интерфейса до действий: как обучить ИИ работать с графическим интерфейсом

Авторы представили подход к обучению моделей vision-language для автоматизации графического интерфейса. С помощью двухэтапного процесса обучения и стандартизации данных модель может научиться понимать и взаимодействовать с GUI. Публикуются инструменты, данные и модель для воспроизводимости результатов и развития исследований.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Новая интеграция: SGLang теперь работает с Transformers — как это поможет в разработке ИИ-решений

SGLang получил интеграцию с библиотекой Transformers — теперь можно сочетать гибкость последней с высокой производительностью SGLang. Это упрощает доступ к новым моделям и снижает затраты на разработку. Инструмент автоматически переключается на использование моделей Transformers, если изначально их не поддерживает.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Оптимизация работы больших языковых моделей: как сократить время ожидания ответов

Статья посвящена оптимизации работы больших языковых моделей (LLM). Рассматриваются проблемы, возникающие при одновременной обработке множества запросов: в частности, длинные запросы могут блокировать очередь и замедлять генерацию токенов. Предлагаются разные стратегии решения проблемы, включая дезагрегированное предварительное заполнение — разделение этапов предварительного заполнения и декодирования на разных графических процессорах.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Hugging Face и JFrog: новый шаг к безопасной работе с моделями ИИ

Hugging Face и JFrog объединили усилия, чтобы повысить безопасность платформы для работы с моделями ИИ. На платформу будет добавлен сканер JFrog, который эффективнее выявляет потенциальные угрозы в коде моделей. Все общедоступные репозитории моделей будут автоматически проверяться после отправки файлов в Hub.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Timm и трансформеры: как использовать модели Timm в работе с трансформерами

Статья посвящена интеграции моделей из библиотеки Timm с трансформерами. Читатель узнает о возможностях комбинирования этих инструментов для решения задач компьютерного зрения. В материале есть практические примеры и советы по настройке пайплайна обработки данных.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Vaani — масштабный проект: как набор данных поможет развивать ИИ с учётом языкового разнообразия Индии

Hugging Face, IISc и ARTPARK работают над набором данных Vaani — масштабным проектом, призванным отразить языковое разнообразие Индии. Vaani поможет разрабатывать ИИ‑системы, учитывающие местные диалекты и языки. Проект включает сбор речевых и текстовых данных из разных регионов страны и уже находится на втором этапе реализации.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Защита моделей ИИ: Protect AI отсканировал 4,47 млн версий и выявил сотни тысяч угроз

Protect AI и Hugging Face объединились для повышения безопасности моделей машинного обучения. За время работы система Guardian отсканировала более 4,47 млн версий моделей и выявила сотни тысяч угроз. Особое внимание уделяется обнаружению сложных атак, включая запутывание полезной нагрузки и цепочки уязвимостей.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Как оптимизировать небольшие модели с помощью LLM: практический пример от CFM

Статья посвящена оптимизации небольших моделей с применением инсайтов из работы больших языковых моделей. На примере проекта CFM показаны практические шаги по повышению производительности моделей. Материал будет полезен технологическим стартапам и компаниям с ограниченными ресурсами.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Искусственный интеллект в искусстве: главные прорывы 2024 года и ожидания от 2025-го

В бюллетене рассмотрены ключевые достижения в области искусственного интеллекта и искусства за 2024 год — от генерации изображений и видео до аудиоконтента. Особое внимание уделено моделям с открытым исходным кодом и новым инструментам для творчества. В 2025 году ожидается дальнейший прогресс в сфере аудиомоделей и генерации видео.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 HUGS: как масштабировать искусственный интеллект с помощью открытых моделей

Платформа HUGS помогает масштабировать системы искусственного интеллекта с помощью открытых моделей. Решение позволяет сократить затраты и ускорить вывод ИИ-продуктов на рынок. HUGS подходит для решения разных задач — от обработки естественного языка до компьютерного зрения.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Transformers.js версии 3: прорывные обновления — WebGPU, новые модели и расширенные возможности

Transformers.js версии 3 получила поддержку WebGPU, новые модели и расширенный набор задач. Обновления позволят разработчикам эффективнее работать с моделями машинного обучения. Сообщество уже оценивает потенциал нововведений для разных IT-проектов.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Лама 3.2 в Керасе: как использовать новую версию в ваших проектах

Статья посвящена использованию новой версии Ламы 3.2 в среде Керас. В ней рассматриваются особенности интеграции модели в проект, приводятся примеры кода и описываются типичные ошибки. Материал будет полезен разработчикам, работающим с нейронными сетями.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 Google представляет новые разработки в сфере ИИ: Gemma 2 2B, ShieldGemma и Gemma Scope

Google представил три новых продукта в сфере ИИ — модель Gemma 2 2B, решение ShieldGemma и инструмент Gemma Scope. Они призваны упростить разработку, обеспечить безопасность и облегчить анализ работы ИИ‑моделей. Новинки откроют новые возможности для российских разработчиков.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog
📰 TGI Multi-LoRa: как за один раз развернуть и обслуживать сразу 30 моделей

TGI Multi‑LoRa — решение для однократного развёртывания и обслуживания 30 моделей. Технология упрощает работу с ИИ‑системами, оптимизирует процессы и помогает командам быстрее выводить продукты на рынок. Особенно полезна для масштабных проектов.

🔗 Читать полностью

#hugging #face #blog