那个不存在的模型，于是你亲手制作了它
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本文详细介绍了作者如何利用 HuggingChat 中的 AI 代理 ML Intern，在短短几天内以约 103 美元的总计算成本创建了六个定制机器学习模型。该过程始于识别特定需求，例如轻量级提示词重写器或专门的图像生成能力，而这些功能在现有的公开模型中并不易得。通过提供包含已验证事实、预算上限和基线测试要求的详细提示词，作者指导 ML Intern 完成了数据集准备、训练、评估以及在 Hugging Face Hub 上的发布工作。关键项目包括一款柑橘病害检测模型、用于生成 Hugging Face 吉祥物 Huggy 的 LoRA，以及针对 Qwen-Image 的相机角度编辑工具。作者还展示了蒸馏技术，以减少 Agate 等基于浏览器的模型的推理步骤。这一工作流程凸显了用户如今能够高效地构建量身定制的 AI 解决方案，而无需进行大量手动工程开发或投入巨额预算。
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