Hugging Face의 Accelerate 라이브러리를 통해 PyTorch FSDP를 활용하여 대규모 모델 학습을 가속화하는 방법을 소개한다.
Replit의 첫 번째 해커톤인 MadeWithReplit의 우승 프로젝트와 주요 수상작들이 공개되었다.
Hugging Face가 모델 학습 및 배포 시 발생하는 CO2 배출량을 추적하고 검색할 수 있는 기능을 도입했다.
Habana Labs의 SynapseAI와 Hugging Face의 Optimum 라이브러리 통합으로 Gaudi 프로세서 기반 Transformer 학습을 가속화한다.
AI21이 MRKL 기반 Jurassic-X로 언어모델 한계를 외부 지식·계산으로 보완했다.
Hugging Face가 Transformers 라이브러리 설계 시 DRY 원칙 대신 '단일 모델 파일' 정책을 채택한 이유를 설명한다.
AssemblyAI API와 Next.js, Replit을 활용해 파일 업로드 기반의 Speech-to-Text 앱을 구축하는 방법을 다룬다.
Hugging Face가 오프라인 강화학습 모델인 Decision Transformer를 transformers 라이브러리에 통합했다.
api.video의 API와 SDK를 활용해 Node.js와 React 기반의 맞춤형 라이브 스트리밍 서비스를 구축하는 방법을 소개한다.
Replit과 오픈 소스 Firebase 대안인 Supabase를 활용해 실시간 채팅 앱을 구축하는 방법을 설명한다.
Replit은 자사의 독특한 기업 문화와 가치관을 공유하며, 자신들과 맞지 않는 인재를 위한 '입사하지 말아야 할 이유'를 공개했다.
Replit은 Dirty Pipe 취약점 발생 시 방어 계층을 통해 권한 상승은 막았으나, 공유 페이지 캐시를 통한 공격 위험을 확인하고 즉시 패치했다.
AWS Inferentia와 Hugging Face Transformers를 사용하여 BERT 모델의 추론 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 방법을 안내한다.
Transformers 라이브러리에서 특정 단어를 포함하도록 텍스트 생성을 제어하는 Constrained Beam Search 기능을 소개한다.
Replit은 모바일 지원 부족과 성능 문제를 해결하기 위해 기존 Monaco 에디터를 CodeMirror 6로 교체했다.
Replit이 '커뮤니티와 확장성'을 주제로 진행한 Hack Week 2022의 주요 프로젝트와 성과를 공개했다.
Replit이 모든 새로운 개발 환경(Repl)에 Nix를 도입하여 패키지 관리와 언어 지원을 대폭 강화했다.
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