Gemma 4 등 Open Weights 모델 통한 Enterprise AI 인프라 효율화 및 데이터 주권 확보
Growing void between enterprise and frontier AI puts open weights models in the spotlight
로컬 AST 분석으로 코드베이스를 완벽히 이해하는 AI 코딩 시스템 구축
I built a local AI coding system that actually understands your codebase — here's what I learned
Hugging Face Diffusers 팀이 QLoRA + 8-bit AdamW + Gradient Checkpointing 조합으로 FLUX.1-dev 파인튜닝 시 피크 VRAM을 10GB 이하로 제한
(LoRA) Fine-Tuning FLUX.1-dev on Consumer Hardware
Hugging Face가 2B 파라미터 Vision Language Model(SmolVLM)을 개발해 대규모 모델 대비 9배 압축된 시각 정보 처리로 Colab에서 미세조정 가능한 구조 구현
SmolVLM - small yet mighty Vision Language Model
Google DeepMind의 Gemma 모델을 Hugging Face에서 LoRA와 QLoRA를 활용해 fine-tuning하여 메모리 효율적인 파라미터 최적화 달성
Fine-Tuning Gemma Models in Hugging Face
Unsloth가 Triton 커널 기반 최적화로 LLM 파인튜닝 속도 2배 향상 및 메모리 사용량 40% 감소
Make LLM Fine-tuning 2x faster with Unsloth and 🤗 TRL
Hugging Face와 bitsandbytes가 4비트 양자화와 QLoRA 기법을 통합하여 65B 파라미터 모델을 단일 48GB GPU에서 파인튜닝 가능하게 구현
Making LLMs even more accessible with bitsandbytes, 4-bit quantization and QLoRA