Hugging Face 完成 1 亿美元 C 轮融资，由 Lux Capital 领投
Hugging Face 宣布完成 1 亿美元 C 轮融资，由 Lux Capital 领投，Sequoia、Coatue 等参与，现有投资方 Addition、a_capital、SV Angel 等继续支持。
推荐理由：Hugging Face 官方披露 C 轮融资规模、领投方与平台现有模型和数据集数量，可据此了解其开源路线与后续投入方向。
Hugging Face
全部主题Hugging Face 开源社区动态：热门模型与数据集、排行榜变化与开源生态的晴雨表。
最新精选
第 241–250 条 · 共 250 条Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio 加入 Hugging Face
Hugging Face 收购机器学习初创公司 Gradio，Gradio 联合创始人撰文宣布这一消息。Gradio 于 2019 年由斯坦福博士生与三位室友发布，用于让机器学习工程师快速搭建并分享模型 demo，至今已有超过 30 万个 demo 用它构建。作者表示加入 Hugging Face 后将继续发展 Gradio，让任何有浏览器和网络连接的人都能使用机器学习模型。
推荐理由：Gradio 创始人以当事方身份讲述被收购的经过，读者可了解这款开源库从 2019 年起步到 30 万 demo 的路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，支持任意模态
Hugging Face 将 Google DeepMind 的 Perceiver IO 加入 Transformers 库，这是首个可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的 Transformer 类模型。
推荐理由：Hugging Face 官方详解 Perceiver IO 的接入方式，读者可据此了解这套架构如何处理文本、图像、音频等多模态输入。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Optimum：面向大规模 Transformer 的优化工具库
Hugging Face 发布开源库 Optimum，目标是简化 Transformer 模型在特定硬件上的训练与推理优化，首个合作方为 Intel。Optimum 与 Intel Neural Compressor 配合，可对 BERT 等模型做训练后量化、量化感知训练和动态量化，用于 Intel Xeon CPU 部署。
推荐理由：Hugging Face 官方发布 Optimum 开源库，读者可了解其与 Intel Neural Compressor 配合量化 Transformer 的路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 提出 DeDLOC 协作训练方法，40 名志愿者预训练出孟加拉语模型 sahajBERT
Hugging Face 等机构提出 DeDLOC 协作分布式训练方法，可自适应参与者的网络与硬件条件，并用 40 名志愿者预训练出孟加拉语模型 sahajBERT。
推荐理由：DeDLOC 用 40 名志愿者和家用 GPU 预训练出孟加拉语模型，读者可了解分布式协作训练如何绕开算力门槛。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Gradio 2.0 发布：一行代码加载并混用 Hugging Face 模型
Gradio 2.0 发布，可用一行代码为几乎任意 Hugging Face 模型生成 GUI，默认调用 Hugging Face 托管的 Inference API，也可本地运行 transformers 计算。该版本支持并行加载多个模型做对比、串联多个模型构建复杂应用，例如用 3 行代码搭建翻译并摘要芬兰语新闻的应用。安装方式为 pip install gradio。
推荐理由：Gradio 2.0 把 Hugging Face 模型加载与界面搭建压缩到一行代码，读者可据此判断模型演示与组合应用的门槛变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Accelerate 库，让原始 PyTorch 训练脚本适配任意设备
Hugging Face 发布开源库 Accelerate，让原始 PyTorch 训练脚本无需重写即可在任意设备上运行。只需在标准训练脚本中加入约五行代码，即可支持单机或多机多 GPU、TPU 以及混合精度训练，并自动处理设备放置。
推荐理由：官方给出五处代码改动即可跑分布式与混合精度的对比，便于判断迁移成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 通过 DeepSpeed 和 FairScale 用 ZeRO 装下更大模型并训练更快
Hugging Face 的 transformers v4.2.0 为 Trainer 加入 DeepSpeed 和 FairScale 的 ZeRO 实验性支持，新增 --deepspeed 和 --sharded_ddp 命令行参数。
推荐理由：作者用 t5-large 与 t5-3b 的实测数据对比 FairScale 与 DeepSpeed 的显存与速度收益，可据此判断自己该先试哪种方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何用 Transformers 生成文本：不同解码方法详解
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 transformers 库实现自回归语言生成的多种解码方法，包括贪心搜索、beam search 和采样。文中以 GPT2 为例给出可运行代码，演示 num_beams、no_repeat_ngram_size、temperature、top_k、top_p 等参数的效果。
推荐理由：系统梳理贪心、beam search 与采样等解码策略的差异，并给出 transformers 中可直接运行的参数配置。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何用 Transformers 和 Tokenizers 从零训练一个新语言模型
Hugging Face 发布教程，演示如何用 transformers 和 tokenizers 库从零训练一个 84M 参数的小型语言模型 EsperBERTo，并在世界语上完成预训练与词性标注微调。
推荐理由：以世界语为例完整走通从零预训练到下游微调的流程，可迁移到其他低资源语言。