Filtrează articolele

Subiect: #Hugging Face

AI Antrenarea modelelor AI cu Unsloth și Hugging Face Jobs: Ghid Complet Gratuit

Antrenarea modelelor AI cu Unsloth și Hugging Face Jobs: Ghid Complet Gratuit

Un ghid complet despre cum să antrenați modele AI gratuit folosind Unsloth și Hugging Face Jobs. Aflați cum să utilizați modele mici precum LFM2.5-1.2B-Instruct, să instalați skill-uri pentru agenți de codare și să rulați job-uri de antrenare pe GPU-uri cloud gestionate automat.

🕒 1 luni în urmă
AI GGML și llama.cpp se alătură Hugging Face pentru a garanta progresul pe termen lung al Inteligenței Artificiale Locale

GGML și llama.cpp se alătură Hugging Face pentru a garanta progresul pe termen lung al Inteligenței Artificiale Locale

Georgi Gerganov și echipa GGML se alătură Hugging Face pentru a scala proiectul llama.cpp, asigurând resursele necesare pentru viitorul AI-ului local. Parteneriatul promite autonomie deplină pentru proiectul open-source, integrare tehnică fluidă cu biblioteca transformers și o viziune comună pentru democratizarea superinteligenței pe dispozitivele utilizatorilor.

🕒 1 luni în urmă
Tehnologie Prezentarea Modular Diffusers: Blocuri de Construire Compozabile pentru Pipeline-uri de Difuzie

Prezentarea Modular Diffusers: Blocuri de Construire Compozabile pentru Pipeline-uri de Difuzie

Modular Diffusers introduce o nouă eră în inteligența artificială generativă, transformând pipeline-urile de difuzie rigide în colecții flexibile de blocuri componabile. Acest articol explorează de la conceptele fundamentale și rularea primelor exemple, până la crearea de blocuri personalizate și integrarea vizuală cu Mellon.

🕒 1 luni în urmă
AI LeRobot v0.5.0: O nouă eră în robotică și inteligența artificială încorporată

LeRobot v0.5.0: O nouă eră în robotică și inteligența artificială încorporată

LeRobot v0.5.0 revoluționează robotica open-source prin integrarea robotului umanoid Unitree G1, introducerea modelelor autoregressive Pi0-FAST și optimizarea masivă a fluxului de date, eliminând timpii morți în înregistrare și accelerând antrenarea modelelor vizuale.

🕒 1 luni în urmă
AI Paralelismul de Secvență Ulysses: Antrenarea modelelor AI cu contexte de un milion de token-uri

Paralelismul de Secvență Ulysses: Antrenarea modelelor AI cu contexte de un milion de token-uri

Ulysses Sequence Parallelism oferă o soluție revoluționară pentru antrenarea modelelor AI cu contexte de milioane de token-uri, distribuind calculul atenției pe multiple GPU-uri prin paralelismul capetelor de atenție, integrată acum complet în ecosistemul Hugging Face.

🕒 1 luni în urmă
AI Eliberează-ți agenții OpenClaw: Ghid complet de migrare către modele open-source

Eliberează-ți agenții OpenClaw: Ghid complet de migrare către modele open-source

Descoperă cum să-ți migrezi agenții OpenClaw către modele open-source pentru a evita întreruperile serviciului. Acest ghid detaliat explorează două rute principale: utilizarea Hugging Face Inference Providers pentru acces rapid la modele performante în cloud sau configurarea locală prin llama.cpp pentru confidențialitate totală și costuri zero.

🕒 1 luni în urmă

Acest site folosește cookie-uri pentru a-ți oferi o experiență de navigare cât mai plăcută. Continuarea navigării implică acceptarea acestora.