वह मॉडल जो मौजूद नहीं था, इसलिए आपने इसे खुद बनाया
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यह लेख विस्तार से बताता है कि लेखक ने HuggingChat में मौजूद AI एजेंट ML Intern का उपयोग करके, कुल मिलाकर लगभग $103 के कंप्यूट लागत पर और कुछ ही दिनों में छह कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाए। प्रक्रिया की शुरुआत विशिष्ट जरूरतों को पहचानने से हुई, जैसे कि एक हल्का-फुल्का प्रॉम्प्ट रीराइटर या विशेष इमेज जनरेशन क्षमताएं, जो मौजूदा सार्वजनिक मॉडलों में आसानी से उपलब्ध नहीं थीं। सत्यापित तथ्यों, बजट सीमाओं और बेसलाइन टेस्टिंग की आवश्यकताओं वाले विस्तृत प्रॉम्प्ट प्रदान करके, लेखक ने ML Intern को डेटासेट तैयार करने, ट्रेनिंग, मूल्यांकन और Hugging Face Hub पर प्रकाशन का काम संभालने के लिए निर्देशित किया। मुख्य परियोजनाओं में सिट्रस बीमारी का पता लगाने वाला मॉडल, Hugging Face के मास्कॉट Huggy को जनरेट करने के लिए एक LoRA, और Qwen-Image के लिए कैमरा-एंगल एडिटिंग टूल्स शामिल थे। लेखक ने Agate जैसे ब्राउज़र-आधारित मॉडल्स के लिए इनफरेंस स्टेप्स कम करने के लिए डिस्टिलेशन तकनीकों का भी प्रदर्शन किया। यह वर्कफ़्लो इस बात को उजागर करता है कि अब उपयोगकर्ते बिना व्यापक मैनुअल इंजीनियरिंग या बड़े बजट के, दक्षता के साथ अनुकूलित AI समाधान कैसे बना सकते हैं।
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