AI Briefing#huggingface
#huggingface와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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기존 오픈소스 라이선스의 한계를 보완하여 AI 모델의 책임 있는 사용을 규정하는 OpenRAIL 라이선스를 제안한다.
대규모 언어 모델의 메모리 사용량을 2배 줄이면서 성능을 유지하는 8비트 양자화 기술과 Hugging Face 라이브러리 통합을 설명한다.
Hugging Face가 scikit-learn 모델의 허브 호스팅과 문서화를 지원하는 Skops 라이브러리를 출시했다.
Hugging Face가 기업용 보안 및 협업 도구를 통합한 Enterprise Hub를 출시했다.
Hugging Face Datasets 라이브러리에 오디오 및 이미지 데이터 처리를 위한 새로운 문서와 기능이 추가되었습니다.
Hugging Face transformers에서 TensorFlow와 XLA를 결합해 텍스트 생성 속도를 최대 100배까지 높일 수 있다.
Hugging Face의 TensorFlow 비전 모델을 TF Serving으로 배포하는 방법을 설명한다.
Hugging Face의 Accelerate 라이브러리를 통해 DeepSpeed ZeRO 기술을 적용하여 대규모 모델 학습 시 메모리 문제를 해결하는 방법을 소개한다.
Hugging Face Optimum을 활용해 Transformers 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 추론 성능을 최적화하는 방법을 설명한다.
Intel과 Hugging Face가 협력하여 Transformer 모델의 하드웨어 가속을 지원하는 Optimum Intel 라이브러리를 공개했다.
Hugging Face Optimum 라이브러리에 Graphcore IPU에 최적화된 다양한 Transformer 모델이 추가되었다.
Hugging Face Hub에 모델, 데이터셋, Space를 위한 Pull Request와 Discussion 기능이 추가되었습니다.
Gradio가 프론트엔드 재설계와 커스텀 레이아웃을 위한 Blocks API를 포함한 3.0 버전을 출시했다.
Hugging Face가 Transformers 모델의 추론 성능을 최적화하는 Optimum 라이브러리의 기능을 업데이트했다.
Hugging Face가 Lux Capital의 주도로 1억 달러 규모의 Series C 투자를 유치했다.
Hugging Face의 Accelerate 라이브러리를 통해 PyTorch FSDP를 활용하여 대규모 모델 학습을 가속화하는 방법을 소개한다.
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.
Hugging Face가 Transformers 라이브러리 설계 시 DRY 원칙 대신 '단일 모델 파일' 정책을 채택한 이유를 설명한다.
Hugging Face가 오프라인 강화학습 모델인 Decision Transformer를 transformers 라이브러리에 통합했다.