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#Déploiement/ingénierie
24 octobremar.
  1. Hugging Face Blog52

    Les N détails d'implémentation du RLHF avec PPO

    Hugging Face publie une reproduction du codebase RLHF original d'OpenAI (openai/lm-human-preferences) et détaille les détails d'implémentation nécessaires pour reproduire ses courbes d'apprentissage sur des tâches stylistiques. Le codebase de reproduction (https://github.com/vwxyzjn/lm-human-preference-details) atteint des courbes quasi identiques à celles d'OpenAI, avec un espace de démonstration et les logs d'entraînement disponibles. L'article identifie une différence entre l'optimiseur Adam de PyTorch et celui de TensorFlow : PyTorch utilise un terme de normalisation plus petit en début d'entraînement, ce qui provoque des mises à jour de gradient plus agressives et affecte davantage les grands modèles comme gpt2-xl.

19 octobrejeu.
  1. Hugging Face Blog60

    Gradio-Lite : exécuter Gradio entièrement dans le navigateur sans serveur

    Hugging Face publie @gradio/lite, une bibliothèque JavaScript qui s'appuie sur Pyodide pour exécuter des applications Gradio directement dans le navigateur.

    Motif de la recommandation :Présente le fonctionnement sans serveur de Gradio dans le navigateur et ses limites de chargement, utile pour évaluer les options de déploiement.

11 octobremer.
4 octobremer.
2 octobrelun.
26 septembremar.
  1. Hugging Face Blog32

    Llama 2 sur Amazon SageMaker : un benchmark

    Hugging Face a publié un benchmark de plus de 60 configurations de déploiement de Llama 2 sur Amazon SageMaker avec le Hugging Face LLM Inference Container. Les tests couvrent les tailles 7B, 13B et 70B sur des instances g5.2xlarge, g5.12xlarge, g5.48xlarge (NVIDIA A10G) et p4d.24xlarge (NVIDIA A100 40GB), avec 1, 5, 10 et 20 requêtes simultanées, en comparant notamment la quantification GPTQ 4-bit. Les recommandations distinguent le déploiement le plus économique, le meilleur débit et la meilleure latence ; le code, les données brutes et le tableur sont publiés sur GitHub.

19 septembremar.
15 septembreven.
13 septembremer.
12 septembremar.
11 septembrelun.
1 septembreven.
30 aoûtmer.
25 aoûtven.
  1. Hugging Face Blog88

    Code Llama : Llama 2 apprend à coder

    Hugging Face annonce l'intégration de Code Llama, une famille de modèles ouverts dérivés de Llama 2 spécialisés sur le code.

    Motif de la recommandation :Présente les trois tailles de Code Llama, la fenêtre de contexte étendue et l'intégration complète dans l'écosystème Hugging Face.

24 aoûtjeu.
23 aoûtmer.
22 aoûtmar.
16 aoûtmer.
10 aoûtjeu.
9 aoûtmer.
8 aoûtmar.
  1. Hugging Face Blog62

    Fine-tuner Llama 2 avec DPO dans la bibliothèque TRL

    Hugging Face présente l'implémentation de la méthode Direct Preference Optimization (DPO) dans la bibliothèque TRL et montre comment fine-tuner le modèle Llama 2 7B sur le jeu de données de préférences Stack Exchange. DPO remplace l'étape de modélisation de récompense et l'optimisation RL de RLHF par un objectif de vraisemblance directe optimisé via une simple perte d'entropie croisée binaire, en s'appuyant sur une correspondance analytique entre la fonction de récompense et la politique RL optimale. Le tutoriel détaille le pipeline complet : SFT avec QLoRA sur Llama 2 7B, préparation des données de préférence au format prompt/chosen/rejected, puis entraînement avec DPOTrainer en configurant le paramètre beta (0,1 à 0,5). Le code source des scripts d'entraînement est disponible dans le répertoire examples/stack_llama_2 et le modèle entraîné est publié sur le Hub Hugging Face.

    Motif de la recommandation :Le tutoriel détaille l'implémentation de DPO dans TRL et le fine-tuning de Llama 2, avec le code et les métriques de suivi.

4 aoûtven.
2 aoûtmer.
18 juilletmar.
  1. Hugging Face Blog88

    Llama 2 est disponible sur Hugging Face

    Meta publie Llama 2, une famille de grands modèles de langage open access de 7B à 70B paramètres.

    Motif de la recommandation :Présente l'intégration complète de Llama 2 dans Hugging Face, avec les modèles, l'inférence et le fine-tuning, utile pour évaluer les options de déploiement.

17 juilletlun.
14 juilletven.
5 juilletmer.
4 juilletmar.
3 juilletlun.
  1. Hugging Face Blog22

    Créer un générateur d'applications web avec des modèles ML ouverts

    Hugging Face détaille un tutoriel pour construire un générateur d'applications web combinant Node.js et le modèle WizardCoder-15B servi via l'API Inference Endpoints. Le serveur Express diffuse en streaming le HTML généré token par token directement au navigateur, avec un prompt guidant le modèle vers TailwindCSS et une logique JS encapsulée. Une alternative gratuite via l'Inference API est proposée pour les modèles plus petits, tandis que les modèles performants nécessitent 32 Go de mémoire ou plus et une accélération matérielle pour une latence correcte.

29 juinjeu.
22 juinjeu.
19 juinlun.
15 juinjeu.
  1. Hugging Face Blog62

    Comment accélérer Stable Diffusion sur iPhone, iPad et Mac avec Core ML

    Hugging Face présente les optimisations Core ML de WWDC'23 pour exécuter Stable Diffusion plus rapidement et avec moins de mémoire sur iPhone.

    Motif de la recommandation :L'article détaille la quantification 6 bits de Core ML et fournit les commandes de conversion, permettant de reproduire le déploiement de Stable Diffusion sur appareil.

13 juinmar.
  1. OpenAI News80

    OpenAI annonce le function calling et d'autres mises à jour de l'API

    OpenAI annonce des mises à jour de l'API comprenant des modèles plus pilotables, des capacités de function calling, une fenêtre de contexte plus longue et des prix plus bas.

    Motif de la recommandation :L'annonce récapitule en une phrase les axes de mise à jour de l'API, ce qui aide à situer les changements de capacités et de tarifs.