Show GN: Nemotron-Personas-Korea 기반 한국인 페르소나 탐색기
100만 명 규모 Nemotron-Personas-Korea 데이터셋 기반의 고차원 페르소나 검색 및 분석 시스템
하루 만에 PyPI와 HuggingFace에 실운영 MLOps 파이프라인을 공개함
I open sourced a production MLOps pipeline. Here is what it took to get it to PyPI and Hugging Face in one day.
Cohere가 오디오 파일을 텍스트로 변환하는 ASR 모델 Cohere Transcribe를 출시하여 HuggingFace Open ASR Leaderboard 1위를 달성했다
Cohere Transcribe: Speech Recognition
HuggingFace가 LLM 에이전트용 CUDA 커널 스킬을 개발해 Claude와 Codex가 transformers·diffusers 파이프라인 대상 프로덕션급 CUDA 커널을 자동 생성
Custom Kernels for All from Codex and Claude
Hugging Face가 AI Sheets 오픈소스 도구를 출시해 코드 작성 없이 AI 모델로 데이터셋을 구축·변환·보강 가능하게 함
Introducing AI Sheets: a tool to work with datasets using open AI models!
HuggingFace가 HuggingChat에 Community Tools 기능을 도입해 사용자가 공개 Space를 LLM 모델이 직접 호출 가능한 도구로 변환 가능하게 함
Introducing Community Tools on HuggingChat
Hugging Face Hub이 ZeroGPU, Multi-process Docker, Gradio API, Webhooks, Nomic Atlas를 조합하여 Reddit 데이터를 기반으로 자동 갱신되는 의미론적 검색 애플리케이션을 무료로 구축
The 5 Most Under-Rated Tools on Hugging Face
Hugging Face와 LangChain이 langchain_huggingface 파트너 패키지를 출시해 Hugging Face 모델을 LangChain 에코시스템에 통합
Hugging Face x LangChain : A new partner package
Zama가 Fully Homomorphic Encryption 기반 Concrete ML 모델을 Hugging Face Endpoints에 배포하여 사용자 데이터를 암호화한 상태에서 직접 추론 실행 가능
Running Privacy-Preserving Inferences on Hugging Face Endpoints
IBM Research와 HuggingFace가 MLP-Mixer 기반의 PatchTSMixer를 Transformers 라이브러리에 통합하여 시계열 예측에서 8~60% 성능 향상 및 2~3배 메모리/런타임 감소 달성
PatchTSMixer in HuggingFace
Rocket Money가 정규식 기반 시스템을 BERT 모델과 Hugging Face Inference API로 교체해 월 1억 건 이상의 거래를 4000+ 클래스로 분류
Rocket Money x Hugging Face: Scaling Volatile ML Models in Production
Hugging Face가 Agents.js 라이브러리를 출시해 JavaScript 환경에서 LLM에 도구 접근 권한을 부여하고 자동 코드 생성·실행 기능 제공
Introducing Agents.js: Give tools to your LLMs using JavaScript
Node.js 기반 웹 애플리케이션이 Hugging Face Inference Endpoints API와 WizardCoder-15B 모델을 통합해 텍스트-투-웹 생성을 스트리밍 방식으로 구현
Making a web app generator with open ML models
Databricks가 Hugging Face Datasets에 from_spark() 함수를 추가해 Spark 데이터프레임을 직접 변환, 16GB 데이터셋 처리 시간 22분에서 12분으로 45% 단축
Databricks ❤️ Hugging Face: up to 40% faster training and tuning of Large Language Models
Sempre Health가 Hugging Face의 NLP 모델과 Expert Acceleration Program을 활용해 규칙 기반 시스템(80% 커버율)을 머신러닝 기반 파이프라인으로 전환해 수신 메시지의 20% 자동 처리 달성
How Sempre Health is leveraging the Expert Acceleration Program to accelerate their ML roadmap
Hugging Face Transformers를 사용한 SegFormer 모델의 커스텀 dataset 파인튜닝으로 자동 배송 로봇의 인도 보행 영역 인식
Fine-Tune a Semantic Segmentation Model with a Custom Dataset
Google DeepMind이 Perceiver IO를 HuggingFace Transformers에 추가해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 포인트 클라우드 등 모든 모달리티를 단일 아키텍처로 처리
Perceiver IO: a scalable, fully-attentional model that works on any modality
Huggingface가 RAG 모델의 문서 검색 메커니즘을 torch.distributed에서 Ray로 교체해 검색 속도를 2배 향상 및 다중 GPU 학습 확장성 개선
Retrieval Augmented Generation with Huggingface Transformers and Ray