Hugging Face 入门教程：用 Embeddings 构建语义搜索
Hugging Face 发布 Embeddings 入门教程，演示如何用开源库 Sentence Transformers 和 Inference API 构建一个 FAQ 语义搜索示例。
#教程/实践
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今日 3 条Hugging Face BlogAI 评分3030
Hugging Face BlogAI 评分3030 Hugging Face Optimum 如何将 Transformers 模型转换为 ONNX
Hugging Face 博客介绍了三种将 Transformers 模型转为 ONNX 的方式：底层 torch.onnx、中层 transformers.onnx 和高级 Optimum。
OpenAI NewsAI 评分2626 训练大型神经网络的技术
大型神经网络是近期许多 AI 进展的核心，但训练它们是一项艰巨的工程与研究挑战，需要协调一整个 GPU 集群来完成单次同步计算。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 深度强化学习课程：用 Deep Q-Learning 玩 Space Invaders
Hugging Face 深度强化学习课程第三单元讲解 Deep Q-Learning，用神经网络替代 Q-table 来近似各动作的 Q-value，并训练智能体玩 Space Invaders 等 Atari 环境。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 图解扩散模型：用 PyTorch 逐步实现 DDPM
Hugging Face 博客发布《The Annotated Diffusion Model》，基于 Ho 等人 2020 年的 DDPM 论文，用 PyTorch 逐步实现扩散模型。
推荐理由：从 DDPM 论文出发逐步用 PyTorch 复现扩散模型，读者可据此理解前向加噪与反向去噪的完整训练流程。
OpenAI NewsAI 评分2222 OpenAI、Cohere 与 AI21 Labs 发布大语言模型部署最佳实践
Cohere、OpenAI 和 AI21 Labs 共同制定了一套初步的大语言模型最佳实践，适用于任何开发或部署大语言模型的组织。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 深度强化学习课程：Q-Learning 入门（下）
Hugging Face 深度强化学习课程第二单元第二部分讲解 Q-Learning，并从头实现首个 RL 智能体。Q-Learning 是一种 off-policy、基于价值的方法，通过 TD 方式训练动作价值函数，其内部维护一张 Q-table 记录每个状态-动作对的价值。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Hugging Face 深度强化学习课程：Q-Learning 入门（第一部分）
Hugging Face 深度强化学习课程更新第二单元第一部分，讲解基于价值的方法，并区分蒙特卡洛与时序差分学习。该部分涵盖状态价值函数、动作价值函数与贝尔曼方程，为后续学习 Q-Learning 及深度 Q-Learning 打基础。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face Optimum 1.2 支持 Transformers pipelines 加速推理
Hugging Face 开源库 Optimum 发布 1.2 版本，新增对 Transformers pipelines 的推理支持，首批接入 ONNX Runtime，用户可将 AutoModelForXxx 直接替换为对应的 ORTModelForXxx 类。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Hugging Face 深度强化学习课程：深度强化学习入门
Hugging Face 推出免费深度强化学习课程，从入门到专家，使用 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo 和 RLlib 等库。
Hugging Face BlogAI 评分3838 用 PyTorch FullyShardedDataParallel 加速大模型训练
Hugging Face 介绍如何通过 Accelerate 库无需改代码即可使用 PyTorch FullyShardedDataParallel（FSDP）训练大模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 Kili 和 HuggingFace AutoTrain 构建主动学习文本分类流水线
HuggingFace AutoTrain 与数据标注平台 Kili 可组合成主动学习流水线，用于文本分类任务。AutoTrain 全自动完成数据清洗、模型选择和超参数优化，支持二分类与多标签文本分类、token 分类、抽取式问答、摘要和文本打分，并覆盖英语、德语、法语、西班牙语等语言。
Hugging Face BlogAI 评分2828 在 Habana Gaudi 上快速上手 Transformers：AWS 实例搭建与 BERT 微调实战
Hugging Face 发布教程，演示如何在 AWS EC2 DL1 实例（搭载 8 颗 Habana Gaudi 处理器）上微调 BERT 模型。使用 bert-large-uncased-whole-word-masking 在 GLUE 的 MRPC 任务上训练 3 个 epoch，耗时 2 分 12 秒，F1 达 0.8968。
Hugging Face BlogAI 评分3131 用机器学习打造强化的客户服务：Hugging Face 实战指南
Hugging Face 发布博客，演示如何用其生态工具搭建客户服务场景中的情感分类系统，将用户消息分为 very unsatisfied 到 very satisfied 五类，以优先回复最不满意的客户。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 为何在 Transformers 库中反其道而行，放弃 DRY 原则
Hugging Face 的 Transformers 库有意不遵循 DRY 原则，转而采用"单模型文件策略"，即模型前向传播所需的全部代码只放在一个 model 文件中，注意力机制代码因此被复制 50 多次。官方给出的理由包括：库由开源社区共建、建模代码本身就是产品、机器学习领域演进极快、模型发布后基本静态不变。
Hugging Face BlogAI 评分3434 如何用自定义数据集微调 SegFormer 语义分割模型
Hugging Face 发布教程，演示如何用自建人行道数据集 segments/sidewalk-semantic 微调 SegFormer 语义分割模型，借助 transformers 与 SegformerImageProcessor 完成训练。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 🤗 datasets 构建图像搜索应用
Hugging Face 的 🤗 datasets 库新增图像特征类型，可结合 sentence_transformers 与 faiss 为图像数据集建立相似度索引，实现图像搜索。文中以英国图书馆数字化书籍插图数据集为例，通过 ImageFolder 加载器直接读取含 image 和 label 特征的 10000 行数据，label 对应书籍出版年份。
Hugging Face BlogAI 评分2828 用 Hugging Face Transformers 和 AWS Inferentia 加速 BERT 推理
Hugging Face 发布端到端教程，演示如何用 Hugging Face Transformers、Amazon SageMaker 和 AWS Inferentia 加速 BERT 文本分类推理。
Hugging Face BlogAI 评分3838 如何在 🤗 Transformers 中用约束束搜索引导文本生成
Hugging Face 在 🤗 Transformers 中推出约束束搜索（constrained beam search），通过 model.generate() 的 force_words_ids 参数让用户指定生成结果中必须包含的词。
Hugging Face BlogAI 评分2222 BERT 101：SOTA NLP 模型解析
BERT 是 Google AI Language 研究人员于 2018 年开发的 NLP 模型，全称 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，可解决情感分析、命名实体识别等 11+ 种常见语言任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 🤗 Transformers 微调 ViT 进行图像分类
Hugging Face 发布教程，演示如何用 🤗 datasets 加载 beans 图像分类数据集，并借助 🤗 transformers 微调预训练 ViT 模型。教程使用 google/vit-base-patch16-224-in21k 及其配套 ViTImageProcessor，将图像切分为 patch 并嵌入为 token 序列后送入 Transformer 训练。
Hugging Face BlogAI 评分2828 如何用 Python 入门情感分析
Hugging Face Hub 上已有超过 215 个公开的情感分析模型，用 Python 的 transformers pipeline 只需 5 行代码即可调用，默认模型对 "I love you" 和 "I hate you" 分别给出 0.9998 和 0.9991 的置信度。指南还介绍了 Twitter-roBERTa-base 等预训练模型，以及用自有数据微调情感分析模型的方法。
Hugging Face BlogAI 评分3838 如何在 🤗 Transformers 中用 Wav2Vec2 对超长音频做自动语音识别
Hugging Face 博客介绍了利用 Wav2Vec2 的 CTC 架构特性，在 🤗 Transformers 中对任意长音频乃至实时语音做高质量自动语音识别。
Hugging Face BlogAI 评分3434 在 🤗 Transformers 中用 n-gram 增强 Wav2Vec2 语音识别
🤗 Transformers 现已集成 Kensho Technologies 的 pyctcdecode 库，可将 n-gram 语言模型与微调后的 Wav2Vec2 checkpoint 结合用于音频解码。
Hugging Face BlogAI 评分3636 用 Hugging Face Transformers 和 Amazon SageMaker 部署 GPT-J 6B 推理
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Amazon SageMaker 和 Hugging Face Inference Toolkit 部署 EleutherAI 的 GPT-J 6B 进行实时推理，可在 NVIDIA T4 GPU 实例（约 500 美元/月）上运行。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用 AutoNLP 和 Prodigy 构建主动学习流水线
Hugging Face 的 AutoNLP 与 Explosion 的标注工具 Prodigy 可组合成主动学习流水线：在 BBC News 分类数据集上，AutoNLP 训练 15 个多分类模型，最佳模型准确率达 98.67%，定价低至每模型 $10。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 从零训练 GPT-2 代码生成模型 CodeParrot
Hugging Face 发布教程，介绍如何从零训练 GPT-2 large（1.5B 参数）代码生成模型 CodeParrot，用于自动补全 Python 代码。
Hugging Face BlogAI 评分2222 使用 Optimum 在 Graphcore IPU 上快速上手 Hugging Face Transformers
Hugging Face 与 Graphcore 合作推出 Optimum Graphcore，让 Transformer 模型可在 Graphcore IPU 上加速，BERT 成为首个 IPU 优化模型。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用 Intel 技术加速 PyTorch 分布式微调
在 Intel Xeon Scalable（Ice Lake）CPU 集群上分布式微调 BERT，可将训练时间与成本控制在合理范围。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 🤗 Transformers 微调 XLSR-Wav2Vec2 实现低资源 ASR
Hugging Face 发布教程，演示如何用 🤗 Transformers 将预训练检查点 Wav2Vec2-XLS-R-300M 微调用于低资源语音识别。
Hugging Face BlogAI 评分2222 在现代 CPU 上扩展类 BERT 模型推理（第二部分）：Intel 软件优化与 Ice Lake 性能实测
Hugging Face 博客第二部分聚焦用 Intel 软件栈优化 CPU 上的类 BERT 模型推理，实测新一代 Ice Lake Xeon 在多种 NLP 任务上推理速度较上代 Cascade Lake 最高提升 75%。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 课程第二部分发布暨社区活动
Hugging Face 课程第二部分将于 11 月 15 日发布，聚焦 token 分类、语言建模、翻译、摘要和问答等常见 NLP 任务，并深入讲解 Datasets 与 Tokenizers。配套社区活动包含两天讲座和团队项目，AWS 通过 Amazon SageMaker 提供免费算力，完成项目者可获结业证书。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 用 10 亿训练句对训练句嵌入模型
Hugging Face 在社区周期间用 10 亿句对训练出 SOTA 句嵌入模型，硬件为 7 块 TPU v3-8。方法采用批内负样本的对比学习（InfoNCE/NTXentLoss），并指出更大 batch size、难负样本与跨数据集批次能提升效果。模型与数据集已在模型卡中公开。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用遥感（卫星）图像与描述文本微调 CLIP
一个分布式团队用 RSICD、UCM 和 Sydney 三个遥感数据集对 OpenAI 的 CLIP 进行微调，使其能按文本描述检索卫星图像。训练采用对比学习，并配合图像增强与基于 Marian MT 回译的文本增强来抑制过拟合。微调后的模型已开放下载，并提供在线 demo 供试用。
Hugging Face BlogAI 评分3030 用 Gradio 在 Hugging Face Spaces 中展示你的项目
Hugging Face 博客介绍如何用 Gradio 在 Spaces 中托管 ML 演示应用。Gradio 已集成 Hugging Face Hub，只需几行代码调用 gr.Interface.load() 即可通过 Inference API 演示 Hub 上的模型，支持 image-to-text、speech-to-text、text-to-speech 等类型。
Hugging Face BlogAI 评分3030 用 Streamlit 在 Hugging Face Spaces 上托管模型与数据集
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Streamlit 在 Hugging Face Spaces 上托管模型和数据集并搭建演示应用。
Hugging Face BlogAI 评分2222 GPT-Neo 与 🤗 Accelerated Inference API 的 Few-Shot Learning 实践
Hugging Face 发文介绍如何用 EleutherAI 的 GPT-Neo 配合 🤗 Accelerated Inference API 实现 Few-Shot Learning 预测。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 如何用 CPU 扩展 BERT 推理（上）：核心数与批大小调优
Hugging Face 发布系列博客第一部分，讲解如何通过硬件优化在 CPU 上扩展 BERT 类模型推理。
Hugging Face BlogAI 评分2828 使用 🤗 Transformers 和 Amazon SageMaker 分布式训练 BART/T5 做摘要
Hugging Face 与 Amazon SageMaker 合作推出优化版 🤗 Transformers 深度学习容器，并在 SageMaker Python SDK 中新增 HuggingFace estimator，一行代码即可启动训练。
Hugging Face BlogAI 评分3434 深入理解 BigBird 的块稀疏注意力机制
Hugging Face 博客解析 BigBird 的块稀疏注意力机制，该模型已随 🤗Transformers 提供 RoBERTa 风格版本，可处理最长 4096 的序列，计算成本远低于 BERT。BigBird 用滑动注意力、全局 token 和随机 token 三种方式近似 BERT 的全注意力，目标不是超越 BERT，而是在长序列上更高效。