Hugging Face 宣布推出 Fellowship Program
Hugging Face 推出开源机器学习贡献者网络，为 Fellows 提供算力资源、周边礼品和官方认可等支持。首批 Fellow 包括向 Hub 贡献 300 多个模型的 Manuel Romero、创建最大西班牙语 NLP 社区的 María Grandury 等。
#开源生态
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Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Gradio 3.0 发布，带来前端重设计与 Blocks API
Hugging Face 发布 Gradio 3.0，这是 Gradio 库的全面重设计。新版本基于 Svelte 重建前端，页面加载更快、载荷更小，改进了 Dataframe 等组件并新增 Gallery、TabbedInterface；同时推出底层 Blocks API，支持自定义布局、多步数据流和根据用户输入改变组件属性或可见性。
推荐理由：官方介绍了 Gradio 3.0 的前端重设计和新 Blocks API 能力，想用 Python 构建自定义 ML 演示界面的读者可以了解能做什么。
Hugging Face BlogAI 评分1616 Hugging Face 学生大使计划开放申请
Hugging Face 首次推出 Student Ambassador Program，面向在校生招募大使，支持其在校内社区推广开源机器学习，目标是到 2023 年教会 500 万人 ML。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Hugging Face 完成 1 亿美元 C 轮融资，Lux Capital 领投
Hugging Face 宣布完成 1 亿美元 C 轮融资，由 Lux Capital 领投，Sequoia、Coatue 等参投。平台已托管 10 万个预训练模型和 1 万个数据集，超过 1 万家公司在使用，团队过去 12 个月从 30 人扩至 120 多人，新资金将投入研究、开源产品和负责任的 AI 普及。
推荐理由：官方公告给出了融资规模、领投方与平台最新规模数据，可了解开源机器学习生态的资本动向。
Hugging Face BlogAI 评分4646 fastai 接入 Hugging Face Hub：一行代码即可上传和分享模型
fastai 用户现可通过一行 Python 代码将模型上传到 Hugging Face Hub。fastai 是基于 PyTorch 的开源深度学习库，支持文本、视觉和表格数据的先进模型训练。
Hugging Face BlogAI 评分3333 Hugging Face 推出教育计划，目标到 2023 年底教会 500 万人机器学习
Hugging Face 推出面向所有人、初学者和教师的教育计划，目标是到 2023 年底教会 500 万人机器学习。计划提供免费的 NLP、深度强化学习和交互式 demo 搭建课程，以及翻译成 8 种语言的教师工具包，涵盖 Hub 使用、Gradio 和 Transformers 教程。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face 播客对话机器学习专家 Lewis Tunstall
Hugging Face 播客采访了机器学习工程师 Lewis Tunstall，他从事 Transformers 应用与 MLOps 工作，并与 Leandro von Werra 合著了《NLP with Transformers》一书。他近期在 transformers 库中开发模型导出 ONNX 格式的功能，一行代码即可完成转换，帮助工程师获得更快延迟和更高吞吐量。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 解析 Transformers 库为何反其道而行：不用 DRY 原则的单模型文件策略
Hugging Face 官方博客解释 Transformers 库有意不采用软件开发的 DRY 原则，而是采用单模型文件策略，即模型前向传播的全部代码集中在一个文件中。
Hugging Face BlogAI 评分2323 Hugging Face 发布 🤗 AI Research Residency 研究驻留计划
Hugging Face 推出为期 9 个月的 AI Research Residency 计划，帮助申请者成长为机器学习研究员。驻留者将与 Science Team 研究员合作选题、以开放方式开发新技术并力争发表成果。计划为全职远程，欢迎多元背景申请者，申请截止于 2022 年 4 月 3 日。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 教程：用自定义数据集微调 SegFormer 语义分割模型
Hugging Face 发布教程，演示如何用自建人行道分割数据集 segments/sidewalk-semantic 微调 SegFormer（B0，仅约 14MB），面向披萨配送机器人的场景理解。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Transformers 新增约束束搜索，可在生成时强制包含指定词或短语
Hugging Face 在 Transformers 的 model.generate() 中新增 constrained beam search 功能，支持通过 force_words_ids 强制输出包含指定词或短语。该功能支持析取约束（从词表中至少选一），并用 banks 分组和轮询选择在满足约束与生成流畅输出间取得平衡；用户也可继承 Constraint 抽象类自定义约束。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Hugging Face 教程：用 Python 上手情感分析
这是一篇使用 Python 进行情感分析的入门指南，涵盖情感分析概念、如何用 transformers 的 pipeline 类调用 Hugging Face Hub 上超过 215 个预训练情感分析模型（仅需 5 行代码），以及如何用自有数据微调模型和分析推文。Hub 收录超过 27,000 个社区共享模型，覆盖约 28 种语言，均可免费使用并支持浏览器内测试。
Hugging Face BlogAI 评分5555 Hugging Face 发布 huggingface_hub 搜索 API 使用教程
Hugging Face 官方介绍 huggingface_hub 库新增的搜索功能，用户可通过 ModelSearchArguments 和 ModelFilter 类在 Python 或 Jupyter 中以编程方式筛选 Hub 上的模型和数据集，无需离开 IDE。
Hugging Face BlogAI 评分4343 Stable-Baselines3 正式接入 Hugging Face Hub
Hugging Face 宣布将深度强化学习库 Stable-Baselines3 集成到 Hugging Face Hub，用户可通过 `huggingface_hub` 和 `huggingface_sb3` 两个库，从 Hub 下载社区模型或用 `push_to_hub` 上传自己训练的模型，如 PPO 训练的 CartPole-v1 智能体。
Hugging Face BlogAI 评分4848 如何在 🤗 Transformers 中用 n-gram 语言模型增强 Wav2Vec2
🤗 Transformers 新增与 Kensho 的 pyctcdecode 库的集成，可将 n-gram 语言模型与微调后的 Wav2Vec2 语音识别检查点结合解码。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 Hugging Face 收购机器学习演示工具 Gradio
Hugging Face 宣布收购机器学习初创公司 Gradio，由 Gradio 创始人宣布。Gradio 于 2019 年由斯坦福博士生团队创立，旨在让工程师无需让非技术用户懂 Python 即可演示机器学习模型，至今已有超过 300,000 个 demo 用 Gradio 构建。
推荐理由：Gradio 创始人亲述收购缘起与产品定位，读者可以了解开源演示工具如何融入 Hugging Face 生态。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 Hugging Face 从零训练 Python 代码生成模型 CodeParrot 的完整教程
Hugging Face 发布教程，展示如何从零训练名为 CodeParrot 的 GPT-2 代码生成模型。
推荐理由：原文从数据清洗到训练和评测完整走一遍预训练流程，方法步骤可迁移到读者自己的代码模型训练。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Hugging Face 推出首个 ML-Agents 强化学习环境 Snowball Fight ☃️
Hugging Face 发布首个自定义深度强化学习环境 Snowball Fight（1vs1），基于 Unity ML-Agents 打造，玩家可在 Hugging Face Spaces 上与 RL 智能体互掷雪球。
Hugging Face BlogAI 评分2424 如何使用 Optimum 在 Graphcore IPU 上快速上手 Hugging Face Transformers
Hugging Face 与 Graphcore 合作，通过开源库 Optimum 让 Transformer 模型在 Graphcore IPU 上更易加速推理，并推出首个 IPU 优化模型 BERT。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 推出 Data Measurements Tool：交互式数据集测量工具
Hugging Face 推出开源的 Data Measurements Tool（DMT），提供交互界面和 Python 库，帮助数据集创建者和用户自动计算并比较 NLP 数据集的指标，支持在线使用。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face Course 第二部分 11 月 15 日发布，同步举办社区活动
Hugging Face 宣布 Hugging Face Course 第二部分将于 11 月 15 日发布，涵盖 token 分类、因果与掩码语言建模、翻译、摘要和问答等 NLP 任务，并深入介绍 🤗 Datasets 和 🤗 Tokenizers。活动包括两天演讲和微调模型的团队项目，完成后可获结业证书，AWS 通过 Amazon SageMaker 提供免费算力。
Hugging Face BlogAI 评分2626 机器学习即代码的时代已经到来
Hugging Face 博客认为，机器学习正在被应用到更多生产环境，软件行业的成熟实践——版本管理、自动化、测试与部署——同样适用于 ML，即所谓 MLOps。
Hugging Face BlogAI 评分4545 Hugging Face 夏季回顾：Hub 模型仓库突破 16,000、Spaces 开启 Beta
Hugging Face 发布夏季回顾，Hub 公开模型仓库从 10,000 增至超过 16,000 个，并推出可直接部署 Gradio 和 Streamlit 应用的 Spaces Beta。
Hugging Face BlogAI 评分2929 Hugging Face 与 Graphcore 合作推出 IPU 优化的 Transformers
Hugging Face 在 2021 AI Hardware Summit 上宣布启动 Hardware Partner Program，Graphcore 为创始成员，开发者可在 Graphcore IPU 系统上以更低编码复杂度部署面向生产规模的 SOTA Transformer 模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 发布 DeDLOC 协作训练方法并用 40 名志愿者预训练 sahajBERT
Hugging Face 联合 Yandex Research 等机构提出 DeDLOC 分布式协作训练方法，可自适应参与者的网络与硬件条件。该方法由 40 名志愿者协同预训练了孟加拉语模型 sahajBERT（约 18M 参数，基于 ALBERT），在 NER 上 F1 达 95.45、NCC 准确率 91.97，结果与数百块 V100 训练的 XLM-R-large 相当。
推荐理由：原文给出 DeDLOC 协作训练方法细节和 40 名志愿者预训练 sahajBERT 的实测结果，含下游任务对比数据，方法可复用。
Hugging Face BlogAI 评分5050 spaCy 正式登陆 Hugging Face Hub
spaCy 现已集成到 Hugging Face Hub，一条命令即可上传 pipeline，自动生成模型卡和元数据。Hub 的 spaCy org 提供 60 多个来自 3.1 版本的官方模型，推理 API 开箱即支持 NER，社区模型已超 60 个之外还可通过 pip install 直接安装。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Sentence Transformers v2 集成 Hugging Face Hub
Hugging Face 宣布 Sentence Transformers v2 集成到 Hub，提供超过 90 个预训练模型、覆盖 100 多种语言，几行代码即可加载使用。
推荐理由：官方介绍 Sentence Transformers v2 与 Hub 的集成方式，读者可了解加载、分享和调用嵌入模型的直接入口。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Few-shot learning 实战：GPT-Neo 与 🤗 Accelerated Inference API
Hugging Face 讲解如何用 EleutherAI 的 GPT-Neo 和 🤗 Accelerated Inference API 实现 Few-Shot Learning 预测。
Hugging Face BlogAI 评分5656 Gradio 2.0 支持 1 行代码加载 Hugging Face 模型并可组合混用
Gradio 2.0 发布，仅需 1 行代码即可为 Hugging Face Model Hub 上超过 10000 个模型创建 GUI 演示，默认使用 Hugging Face 托管 Inference API，也可通过 pip install transformers 在本地运行模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 发布 Accelerate 库，五行代码让 PyTorch 训练脚本适配任意分布式设备
Hugging Face 发布开源库 Accelerate，用户只需在标准 PyTorch 训练脚本中添加约五行代码，即可在多 GPU、TPU、混合精度等任意分布式环境下运行，且保留对训练循环的完全控制。
推荐理由：原文给出在标准 PyTorch 脚本上加约五行代码即可迁移多 GPU、TPU 和混合精度的具体做法，可与手写 DistributedDataParallel 对比参考。
Hugging Face BlogAI 评分5353 Hugging Face Transformers 如何用 PyTorch / XLA 在 Cloud TPU 上训练
Hugging Face 与 Facebook PyTorch、Google TPU 团队合作，为 PyTorch / XLA 在 Cloud TPU 上的训练提供一等支持，Trainer 接口保持不变。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 详解用 DeepSpeed 与 FairScale 的 ZeRO 训练更大模型并提速
transformers v4.2.0 起在 Trainer 中实验性支持 DeepSpeed 和 FairScale 的 ZeRO 特性，分别通过 --deepspeed 和 --sharded_ddp 参数启用。
推荐理由：作者用 t5-large 和 t5-3b 的实测对比表展示 ZeRO 如何提升显存效率与训练速度，方法可直接在 transformers Trainer 中复用。
Hugging Face BlogAI 评分3838 如何将 fairseq WMT19 翻译系统移植到 transformers
Stas Bekman 在 Hugging Face 撰文记录了将 Facebook FAIR 的 WMT19 翻译系统移植到 transformers 的完整过程。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Transformers 与 Ray Tune 集成实现超参数搜索教程
Anyscale 团队的 Richard Liaw 撰文介绍 Hugging Face Transformers 3.1 与 Ray Tune 的超参数搜索集成。
Hugging Face BlogAI 评分4949 如何用 Transformers 和 Tokenizers 从零训练一个新语言模型
Hugging Face 演示如何用 transformers 和 tokenizers 库从零训练一个 84M 参数（6 层、768 hidden size、12 attention heads）的 RoBERTa 类模型 EsperBERTo，语料为 3GB 的世界语 OSCAR 与 Leipzig 语料。
OpenAI NewsAI 评分4141 OpenAI 宣布统一采用 PyTorch 作为深度学习框架
OpenAI 宣布将其深度学习框架标准化为 PyTorch。
OpenAI NewsAI 评分5353 OpenAI 发布完整版 Gym Retro，游戏数量扩至逾千款
OpenAI 发布完整版 Gym Retro，一个面向游戏强化学习研究的平台。公开游戏数量由此前约 70 款 Atari 游戏和 30 款 Sega 游戏扩展到覆盖多种模拟器的超过 1000 款游戏，并同步开源了用于向平台添加新游戏的工具。
OpenAI NewsAI 评分5757 OpenAI 发布 8 个机器人研究仿真环境及 Hindsight Experience Replay 实现
OpenAI 发布 8 个仿真机器人环境和 Hindsight Experience Replay 的 Baselines 实现，均来自过去一年的研究工作。这些环境已用于训练可在实体机器人上运行的模型，同时附上一组机器人研究需求说明。
OpenAI NewsAI 评分4646 OpenAI 开源 RL-Teacher：通过人类反馈训练 AI
OpenAI 开源了 RL-Teacher，这是一个通过偶尔的人类反馈而非手工设计奖励函数来训练 AI 的接口实现。该底层技术是迈向安全 AI 系统的一步，也适用于奖励难以指定的强化学习问题。
OpenAI News精选AI 评分6464 OpenAI 发布强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO）
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization（PPO），性能与当时最先进方法相当或更好，同时实现和调参更简单。凭借易用性和良好表现，PPO 已成为 OpenAI 的默认强化学习算法。
推荐理由：原文点出了 PPO 性能与实现简洁度的平衡，读者可以了解它为何成为 OpenAI 的默认强化学习算法。