Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Тематическая лента

Подборка материалов

Публикации, объединённые общей практической задачей.

4365 материалов
01 Как тренировать языковые модели на TPU с помощью TensorFlow: полный гайд по масштабированию Пошаговый гайд по тренировке RoBERTa на TPU с TensorFlow и Transformers: подготовка данных в TFRecord, загрузка в GCS, настройка TPUStrategy и запуск обучения с 7 мин чтения 02 Интеграция нейросетей в Unity: практическое руководство по Hugging Face API в 2026 году Пошаговое руководство по интеграции Hugging Face API в Unity: установка через Package Manager, настройка API-ключа, выбор модели для Sentence Similarity и Text 5 мин чтения 03 Как разместить Unity-игру в Hugging Face Space: пошаговое руководство Пошаговое руководство по публикации Unity-игры в Hugging Face Space: настройка WebGL, отключение сжатия, загрузка через Git-LFS. Бесплатный хостинг для интеракт 6 мин чтения 04 AWS Inferentia2 vs NVIDIA A10G: практическое сравнение для инференса Transformer-моделей Inferentia2 против A10G: до 4,5x ниже задержка и 4x дешевле инференс на бенчмарках Hugging Face и AWS. Разбираем 144 эксперимента с BERT, RoBERTa, DistilBERT и 5 мин чтения 05 Федеративное обучение и конфиденциальность данных: как Substra помогает создавать ИИ без ущерба для приватности Федеративное обучение позволяет обучать ИИ на распределённых данных без их централизации. Разбираем фреймворк Substra, реальные кейсы MELLODDY и диагностики рак 6 мин чтения 06 Hugging Face запускает русскоязычный блог: уроки китайской локализации для AI-сообщества Разбираем, как Hugging Face локализовала контент для Китая силами волонтёров и какие уроки извлечь русскоязычному AI-сообществу: стратегии коллабораций, площадк 6 мин чтения 07 Интеграция Databricks и Hugging Face: ускорение обучения LLM на 40% Databricks и Hugging Face запустили официальную интеграцию: from_spark создаёт датасеты напрямую из Spark DataFrame. Обработка 16 ГБ ускорилась с 22 до 12 минут 4 мин чтения 08 Классификация графов с помощью трансформеров: практическое руководство по Graphormer Практическое руководство по классификации графов с Graphormer: загрузка датасетов с Hugging Face Hub, подготовка edge_index и node_feat, настройка DataCollator 6 мин чтения 09 StackLLaMA: Полный практический гид по обучению LLaMA с помощью RLHF в 2026 году Практический гид по RLHF для LLaMA 7B: SFT с packing, reward-модель с кастомной loss-функцией, PPO с KL-штрафом. Обучение на одной GPU через LoRA и 8-битную ква 8 мин чтения 10 Как Snorkel AI и Hugging Face упрощают внедрение фундаментальных моделей в корпоративную среду Snorkel AI и Hugging Face открыли доступ к 150 000+ открытых моделей через Snorkel Flow и Inference Endpoints. Разбираем, как программная разметка, промпты и па 8 мин чтения 11 Этика открытого ИИ: система защитных механизмов Hugging Face для безопасного ML в 2026 Как Hugging Face балансирует открытость моделей и защиту от злоупотреблений: шесть этических категорий, флаги сообщества, гейтинг доступа, лицензии RAIL и model 7 мин чтения 12 Оптимизация инференса Stable Diffusion на CPU Intel: от 32 до 5 секунд Ускорьте генерацию изображений Stable Diffusion на CPU Intel Sapphire Rapids с 32,3 до 5,05 секунды. Пошаговый разбор Optimum Intel, OpenVINO, статических форм, 7 мин чтения