Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5444
материалов
01
Интеграция нейросетей в Unity: практическое руководство по Hugging Face API в 2026 году
Как добавить AI-функции в Unity-проект без Python-бэкенда: готовые C#-скрипты для Sentence Similarity и Text Generation, выбор модели и разбор ошибок 404 и CORS
02
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
03
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
04
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
05
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
06
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
07
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
08
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
09
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
10
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
11
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,
12
BLOOMZ на Habana Gaudi2: бенчмарк инференса против NVIDIA A100
Gaudi2 против A100: инференс BLOOMZ 176B и 7B. Ускорение в 1.42 и 2.89 раза, архитектура HPU, цена за токен и инструкции по воспроизведению тестов с Optimum Hab