O modelo que não existia, então você o criou sozinho
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Este artigo detalha como o autor utilizou o ML Intern, um agente de IA dentro do HuggingChat, para criar seis modelos personalizados de aprendizado de máquina em apenas alguns dias, por um custo total de computação de aproximadamente US$ 103. O processo começou com a identificação de necessidades específicas, como um reescritor de prompts leve ou capacidades especializadas de geração de imagens, que não estavam prontamente disponíveis em modelos públicos existentes. Ao fornecer prompts detalhados que incluíam fatos verificados, limites de orçamento e requisitos para testes de linha de base, o autor orientou o ML Intern a lidar com a preparação de dados, treinamento, avaliação e publicação no Hugging Face Hub. Os principais projetos incluíram um modelo de detecção de doenças cítricas, uma LoRA para gerar o mascote do Hugging Face, Huggy, e ferramentas de edição de ângulo de câmera para o Qwen-Image. O autor também demonstrou técnicas de destilação para reduzir as etapas de inferência para modelos baseados em navegador, como o Agate. Esse fluxo de trabalho destaca como os usuários agora podem construir soluções de IA personalizadas de forma eficiente, sem precisar de engenharia manual extensiva ou grandes orçamentos.
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