AI BriefingHuggingFace Blog 뉴스
HuggingFace Blog에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →arXiv에 Hugging Face 데모 통합
arXiv 논문 페이지에서 Hugging Face Spaces를 통해 머신러닝 데모를 즉시 실행할 수 있는 기능이 통합되었다.
HuggingFace, Inference API 개편
HuggingFace가 Inference API 유료 티어를 종료하고 Inference Endpoints 등 새로운 요금 체계를 도입한다.
Transformers에 Contrastive Search 도입
Transformers 라이브러리에 텍스트 반복 문제를 해결하는 Contrastive Search가 도입되었다.
Diffusers 기반 Dreambooth 학습 최적화 가이드
HuggingFace가 Diffusers를 활용해 Stable Diffusion의 Dreambooth 학습 시 과적합을 방지하고 품질을 높이는 최적의 설정법을 공개했다.
Whisper 다국어 ASR 미세 조정 가이드
Hugging Face Transformers를 사용하여 Whisper 모델을 다국어 음성 인식(ASR) 데이터셋으로 미세 조정하는 방법을 안내한다.
Hugging Face, Intel OpenVINO 통합
Hugging Face의 Optimum Intel에 Intel OpenVINO가 통합되어 Intel 프로세서 기반의 모델 추론 및 양자화가 용이해졌다.
🤗 Evaluate, 편향성 평가 기능 추가
Hugging Face가 언어 모델의 독성, 극성, 유해성을 측정할 수 있는 편향성 평가 지표를 🤗 Evaluate 라이브러리에 추가했다.
Hugging Face Inference Endpoints 사용법 가이드
Hugging Face Hub의 모델을 관리형 인프라에 쉽고 안전하게 배포할 수 있는 Inference Endpoints 사용법을 소개한다.
Diffusers, JAX/Flax 지원
Hugging Face Diffusers 라이브러리가 Flax를 지원하여 TPU 환경에서 Stable Diffusion의 빠른 추론이 가능해졌다.
BLOOM 추론 성능 50배 향상 기술 분석
HuggingFace가 BLOOM 모델의 추론 서버를 최적화하여 지연 시간을 5배, 처리량을 50배 개선한 기술적 과정을 설명한다.
Hugging Face, 모델·데이터셋 DOI 지원
Hugging Face가 모델과 데이터셋의 영구적인 인용과 재현성을 위해 DOI 생성 기능을 도입했다.
일본어 특화 Stable Diffusion 공개
rinna가 일본어 프롬프트와 일본 문화를 반영하는 'Japanese Stable Diffusion'을 공개했다.
Accelerate의 대규모 모델 로딩 원리
PyTorch의 meta device를 활용해 메모리 제약을 극복하고 대규모 언어 모델을 효율적으로 로드하는 방법을 설명한다.
BLOOM 추론: DeepSpeed vs Accelerate
DeepSpeed와 Accelerate를 활용해 176B 파라미터 BLOOM 모델의 추론 성능을 극대화하는 방법과 벤치마크를 비교한다.
Diffusers 라이브러리 신규 기능 업데이트
Hugging Face의 Diffusers 라이브러리가 Image-to-Image, Textual Inversion 등 핵심 기능을 추가한 0.3 버전을 출시했습니다.
AI 전용 라이선스 OpenRAIL 제안
기존 오픈소스 라이선스의 한계를 보완하여 AI 모델의 책임 있는 사용을 규정하는 OpenRAIL 라이선스를 제안한다.