Модели, которая не существовала, поэтому вы создали её сами
huggingface ·
В статье подробно описывается, как автор с помощью ML Intern — агента на базе ИИ в HuggingChat — создал шесть пользовательских моделей машинного обучения всего за несколько дней при общих затратах на вычислительные мощности около 103 долларов. Процесс начался с выявления конкретных потребностей, таких как легковесный переписчик промптов или специализированные возможности генерации изображений, которые не были доступны в существующих публичных моделях. Предоставляя детальные промпты, включавшие проверенные факты, ограничения бюджета и требования к базовому тестированию, автор направил ML Intern на выполнение задач по подготовке данных, обучению, оценке и публикации моделей на платформе Hugging Face Hub. Ключевые проекты включали модель для обнаружения заболеваний цитрусовых, LoRA для генерации талисмана Hugging Face Хугги (Huggy) и инструменты редактирования ракурса камеры для Qwen-Image. Автор также продемонстрировал методы дистилляции для сокращения шагов вывода у моделей, работающих в браузере, таких как Agate. Этот рабочий процесс демонстрирует, что пользователи теперь могут эффективно создавать адаптированные решения на базе ИИ без необходимости проведения масштабной ручной инженерной работы или наличия больших бюджетов.
huggingface