Hugging Face: ML-intern

استعرض باحثون من Hugging Face إمكانيات وكيل الذكاء الاصطناعي ML-intern المتاح عبر HuggingChat، والذي يقوم بالتخطيط لتدريب وتقطير النماذج واختبارها ورفعها على المنصة بشكل شبه ذاتي.

ونجح الوكيل في بناء وتدريب ستة نماذج متخصصة، شملت تقطير نماذج لغوية وتدريب طبقات LoRA للصور، بتكلفة حوسبة إجمالية بلغت نحو 103 دولارات.

ويتيح النظام للمستخدمين وضع ميزانيات مالية محددة والتحقق من خطوات التدريب الأساسية لضبط التكاليف بدقة.

• ML-intern هو وكيل ذكاء اصطناعي متاح عبر HuggingChat يخطط لمشاريع تعلم الآلة وينفذها ويدرب النماذج وينشرها بعد موافقة المستخدم على الميزانية.
• تم بناء ستة نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة بالكامل عبر ML-intern بتكلفة حوسبة إجمالية قاربت 103 دولارات أمريكية.
• قام الوكيل بتقطير نموذج إعادة صياغة الأوامر من 9 مليارات معلمة إلى نموذج بحجم 0.8 مليار معلمة يعمل على المعالج (CPU) بنسبة نجاح 99.7% وتكلفة 16 دولاراً.
• يبدأ الوكيل بمهام بميزانية صفرية ويشترط الحصول على إذن مسبق قبل تنفيذ أي وظائف مدفوعة لحماية سقف الإنفاق.