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#部署/工程

今日 8 条
7月18日周四
  1. Hugging Face Blog60

    TGI 推出 Multi-LoRA serving,一次部署可服务多个微调模型

    Hugging Face 在 TGI 中推出 Multi-LoRA serving,只部署一次基座模型 mistralai/Mistral-7B-v0.1,即可按请求动态选择 LoRA 适配器,一次部署相当于服务多个微调模型。

    推荐理由:原文给出部署步骤、显存开销和成本对比数据,读者可以据此评估一次部署服务多个微调模型是否适合自己的场景。

7月16日周二
  1. Mistral AI62

    Mistral 发布 Mamba 架构编码模型 Codestral Mamba

    Mistral AI 发布 Mamba 架构的 Codestral Mamba,在 Albert Gu 和 Tri Dao 协助下训练,具备线性时间推理和理论无限序列建模能力,已测试 256k token 的上下文检索,参数量 7,285,403,648。

    推荐理由:官方介绍了 Mamba 架构在线性推理和长序列上的特点、部署方式与许可证差异,读者可据此评估本地编码助手的可行性。

7月10日周三
7月9日周二
7月3日周三
6月13日周四
6月12日周三
6月7日周五
6月5日周三
  1. Mistral AI64

    Mistral 在 la Plateforme 推出模型微调服务

    Mistral 在 la Plateforme 推出模型定制能力,提供三条路径:开源微调 SDK mistral-finetune(基于 LoRA,可在自有基础设施微调全部开源模型)、平台无服务器微调服务(兼容 Mistral 7B 和 Mistral Small,后续数周将新增模型)以及面向特定客户、支持持续预训练的定制训练服务。

    推荐理由:官方同时开放自托管微调 SDK、平台托管服务与定制训练三条路径,读者可据此对比选择适合自己的模型定制方式。

6月4日周二
5月31日周五
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 通报 Spaces 平台密钥未授权访问事件并启动整改

    Hugging Face 通报其 Spaces 平台遭未授权访问,部分 Spaces 秘钥可能被读取,官方已撤销相关 HF token 并邮件通知受影响用户。官方建议用户刷新密钥或改用细粒度访问 token,已移除 org token、为 Spaces 秘钥部署 KMS,并计划在功能对齐后弃用经典读写 token,同时已报警并向数据保护机构报告。

    推荐理由:官方通报了 Spaces 秘钥未授权访问事件、已撤销的 token 范围和 KMS 等整改措施,受影响用户可据此排查自身密钥。

5月29日周三
5月22日周三
5月21日周二
  1. Hugging Face Blog40

    Hugging Face Spaces 推出 Dev Mode,可一键连接 VS Code 或 SSH

    Hugging Face Spaces 推出 Dev Mode,用户可一键通过 VS Code 或 SSH 直连 Space 编辑代码,无需再用 git 推送本地更改,编辑后点“Refresh”即可测试。该功能目前处于 beta 阶段,仅面向 PRO 订阅用户开放,改动确认满意后可 commit 并 merge 持久保存。目前社区已创建超过 500,000 个 Spaces。

5月16日周四
5月9日周四
5月3日周五
5月1日周三
4月23日周二
4月16日周二
4月10日周三
4月3日周三
4月2日周二
3月20日周三
  1. Hugging Face Blog64

    Hugging Face 介绍 GaLore:在消费级 GPU 上训练大语言模型的内存优化方法

    Hugging Face 官方博客介绍 GaLore 如何利用梯度低秩结构降低训练内存,支持在 RTX 4090 等消费级 GPU 上预训练 Llama 架构 7B 模型。优化器状态内存可减少超过 82.5%,可与 8-bit 优化器结合,并支持通过 transformers>=4.39.0 和 galore-torch 使用 galore_adamw 等优化器及 _layerwise 逐层更新。

    推荐理由:原文给出GaLore在消费级硬件上预训练7B模型的方法细节和Transformers接入方式,可迁移到实际训练工作流。

3月18日周一
  1. Hugging Face Blog61

    Hugging Face 发布 Quanto:面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端

    Hugging Face 推出 quanto,一个面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端,支持 int2/int4/int8 和 float8 权重、int8 和 float8 激活,可在 CUDA、MPS 等任意设备上运行。

    推荐理由:原文给出 Quanto 的量化能力边界、完整工作流和 transformers 集成方式,读者可直接照此把 float 模型转到低精度部署。

3月15日周五
2月29日周四
2月14日周三
2月8日周四
2月1日周四