Ollama 内置兼容 OpenAI Chat Completions API
Ollama 宣布内置兼容 OpenAI Chat Completions API,可在本地用同一套 OpenAI 格式调用模型,只需把 hostname 改为 http://localhost:11434。
Ollama 宣布内置兼容 OpenAI Chat Completions API,可在本地用同一套 OpenAI 格式调用模型,只需把 hostname 改为 http://localhost:11434。
Meta 发布 70B 参数的 Code Llama,在 HumanEval 上得分 67.8,超过零样本 GPT-4。Replicate 上线该模型,提供 Base、Python、Instruct 三个变体,可用 JavaScript、Python、cURL 一行代码调用 meta/codellama-70b-instruct。
这篇教程分步讲解如何把复杂的 ComfyUI 工作流转成简单的 Gradio 应用,并部署到 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 无服务器结构上免费运行。
推荐理由:原文给出把 ComfyUI 工作流转成 Gradio 应用并部署到 Hugging Face Spaces ZeroGPU 的完整步骤,可照着复现。
Digital Green 使用 OpenAI 为农民搭建农业数据库,目标是提高农民收入。
OpenAI 的 GPT Store 已上线,Neon 借此发布了一个定制的 Neon 和 PostgreSQL OpenAI GPT 专家,用于回答 PostgreSQL 或 Neon 相关问题、协助项目。OpenAI 的 GPT 允许开发者创建定制 ChatGPT 体验,以执行特定任务或回答某一主题的问题。
推荐理由:Neon 借 OpenAI GPT Store 上线发布自家 PostgreSQL 定制 GPT,可了解数据库厂商如何接入 GPT 生态。
OpenAI 发布 GPT Store。材料仅提供标题,暂无更多细节。
Hugging Face 博客介绍社区轻量库 Unsloth,与 transformers、PEFT、TRL 完全兼容,通过将 PyTorch 模块改写为 Triton kernel 实现微调加速,官方称相比标准 QLoRA 精度损失为 0%。
推荐理由:原文给出 Unsloth 与 TRL 的集成方式和 59 次基准测试数据,可据此判断是否替换现有微调流程。
WHOOP 借助 GPT-4 提供个性化的健身与健康指导。该健康解决方案由 LLM 驱动,面向用户的日常训练与健康管理场景。
Mistral AI 发布稀疏专家混合模型 Mixtral 8x7B,采用 Apache 2.0 许可开放权重,在多数基准上超过或持平 Llama 2 70B 与 GPT3.5,推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍。
推荐理由:Mistral 发布 Apache 2.0 许可的开放权重模型,给出与 Llama 2 70B、GPT3.5 的基准对比和部署方式。
Replicate 发布教程,讲解如何用视觉模型、语言模型和文本转语音模型搭建一个实时解说生活的 AI 旁白。视觉部分推荐开源模型 Llava 13B,在 A40 GPU 上每秒 $0.000725、单次请求约 $0.0017;也可用 GPT-4-Vision,250px×140px 图像 $0.00255 加每 1K 输出 token $0.03。
Replicate 发布教程,演示如何用开源模型 Realistic Voice Cloning(RVC)克隆任意声音。
Replicate 完成由 a16z 领投的 4000 万美元 B 轮融资,NVIDIA 旗下 NVentures、Heavybit、Sequoia 和 Y Combinator 参投。
Hugging Face 发布推理库 Optimum-NVIDIA,只需把 transformers 的 pipeline 导入改成 optimum.nvidia 一行代码,即可在 NVIDIA 平台获得最高 28 倍吞吐提升和 1,200 tokens/秒,首 token 延迟最高快 3.3 倍。
推荐理由:Hugging Face 官方发布 Optimum-NVIDIA,给出改一行代码即可提速的实测数据与代码示例。
Hugging Face 通过在同一基础模型上动态换载 LoRA 适配器,把 LoRA 推理的冷启动时间从 25s 降到 3s,用户请求响应时间从 35s 降到 13s。Hub 上约 2500 个公开 LoRA 中约 92% 基于 Stable Diffusion XL Base 1.0,此前每个都需单独部署 GPU,如今仅用不到 5 张 A10G 即可服务数百个不同 LoRA。
Weights & Biases 基于 llama-index、FAISS 向量库、Cohere embeddings 和 OpenAI GPT-4 构建了 RAG 问答机器人 WandBot,并托管在 Replit 上,可接入 Discord、Slack、Zendesk 和 ChatGPT GPTs。
Replicate 发布教程,演示如何用 BAAI/bge-large-en-v1.5 模型生成文本嵌入,并给出从文本列表、JSONL 文件到 SAMSum 数据集的完整代码流程。
推荐理由:Replicate 官方给出用 BGE 模型生成文本嵌入的完整流程,并实测其成本低于 OpenAI Ada v2。
OpenAI 推出 Data Partnerships,与各方合作创建用于 AI 训练的开源和私有数据集。该计划面向希望参与构建训练数据的机构,具体合作方式与定价未在公告中披露。
Hugging Face 发布 Latent Consistency LoRA,通过只训练少量 LoRA 适配层而非蒸馏整个模型,把 Stable Diffusion 和 SDXL 的推理步数从 25 到 50 步降到 4 到 8 步。
推荐理由:Hugging Face 发布 LCM LoRA,把 SDXL 推理从 25 步压到 4 步,并给出各硬件实测耗时。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-4 Turbo,支持 128K 上下文且价格更低,同时推出 Assistants API、带视觉能力的 GPT-4 Turbo 以及 DALL·E 3 API 等开发者产品。材料仅提供摘要,未给出具体价格数字与各产品的详细能力说明。
推荐理由:OpenAI 在 DevDay 一次性公布新模型与开发者产品,可据此了解模型能力与 API 价格的变化方向。
OpenAI 宣布用户现在可以创建自定义版本的 ChatGPT,把指令、额外知识和任意技能组合在一起。该功能由 OpenAI 官方发布,具体使用方式和开放范围原文未作进一步说明。
推荐理由:OpenAI 官方宣布可创建自定义版 ChatGPT,读者可了解 GPTs 的组成要素与开放范围。
Hugging Face 发布教程,演示如何用 Text Embeddings Inference(TEI)把开源 Embedding 模型部署到 Inference Endpoints,并支持大规模批量请求。
独立开发者 @n-raidenai 在 Replit 上发布开源生成式 UI 组件框架 openv0,可通过描述界面自动生成 Tailwind 驱动的 UI 代码,支持 Next.js、React、Svelte 及 NextUI、Flowbite、Shadcn、Lucide。
Replicate 上线 MusicGen 微调功能,用 8x A40(Large)硬件完整训练一次约 15 分钟,9-10 首、每首超过 30 秒的曲目即可训练出某种风格的音乐模型。
Typeform 借助 GPT-3.5 和 GPT-4,将在线表单升级为动态、对话式的数据收集体验。
Retool 借助 GPT-4,让企业能以快速、安全的方式构建 AI 驱动的应用。
Replit 在 Hugging Face 发布新的代码生成语言模型 Replit Code V1.5 3B,可用于代码补全任务,并允许作为基础模型做应用级微调,对商业使用没有严格限制。
Supabase 用 dbpedia 的 100 万条 OpenAI embeddings(1536 维)对比 pgvector 与 Pinecone 的查询性能和成本。
推荐理由:Supabase 用同一数据集对比 pgvector 与 Pinecone 的 QPS、精度和月成本,可据此估算向量检索方案的开销。
Replicate 发布文章,演示如何用内置 grammars 支持的 Llama 2 模型把航班确认邮件抽取成符合 JSON Schema 的 JSON 文档。
Mistral AI 的新开源语言模型 Mistral 7B 已由 @a16z-infra 推上 Replicate,性能超过其他 70 亿参数模型,也优于 Llama 2 13B,部分场景接近原始 Llama 34B。
Mistral AI 发布首个 7B 参数模型 Mistral 7B,采用 Apache 2.0 许可,官方称其在所有标准英文与代码基准上超过现有 13B 参数以内的开源模型。该模型可用于摘要、结构化与问答等任务,处理与生成文本速度更快、成本更低。Mistral AI 同时开放 GitHub 仓库和 Discord 频道,并表示后续将发布更大模型及面向企业的本地部署方案。
推荐理由:Mistral AI 官方发布首个 7B 开源模型并说明开放权重路线,可了解其与闭源模型的定位差异。
Superagent.sh 用 Replit 打造了一个开源 Agentic AI 框架,让开发者能在几分钟内把生产级 AI 助手集成进任意应用。在 Replit 代码执行库发布 48 小时内,团队就将其接入核心框架,用 Replit Autoscale 部署,并开放 Repl 供社区 fork、定制和自行部署。该框架可构建客服、法律、代码审查、内容生成等场景的 AI 助手。
Hugging Face 对 Llama 2 在 Amazon SageMaker 上的 60 种部署配置做了基准测试,覆盖 7B、13B、70B 三种模型规模、1/5/10/20 并发请求,以及 g5.2xlarge、g5.12xlarge、g5.48xlarge 和 p4d.24xlarge 四种实例。
OpenAI 宣布 ChatGPT 现在可以看、听和说话。
Replit 发布无状态代码执行 API,可在沙箱中运行 AI Agent 生成的不可信代码,请求延迟低至 100ms,基于 omegajail 非特权容器,仅支持 Autoscale Deployments。
Replicate 将微调模型的冷启动时间从最长几分钟缩短到不到 1 秒,适用于 meta/llama-2-7b-chat、meta/llama-2-70b-chat、stability-ai/sdxl 等 Llama 2 与 SDXL 系列模型。该改进目前仅对 9 月 6 日起新建的微调模型生效,Replicate 表示还在为所有模型做进一步的冷启动优化。
Neon 发布教程,演示如何用 OpenAI、pg_embedding 和 Neon 搭建语义搜索。此前其推出的创业点子相似公司匹配应用在 Hacker News 和 Twitter 上获得 5,000+ 访客和 2,500+ 次提交。
Hugging Face 宣布在自家生态集成 Code Llama,提供 7B、13B、34B 三个参数规模的模型,采用与 Llama 2 相同的社区许可并允许商用。
推荐理由:Hugging Face 官方给出 Code Llama 在自家生态的接入方式、显存建议与基准分数,便于开发者直接选型部署。
OpenAI 宣布开发者现在可以自带数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调,以适配自己的使用场景。该更新属于 GPT-3.5 Turbo 微调与 API 更新的一部分。
推荐理由:OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调,开发者可用自有数据定制模型,值得关注 API 能力变化。
Replicate 宣布把公开模型的按秒价格减半,本月内对所有公开模型生效,从 SDXL 到 Llama 2 都包含在内,用户无需做任何操作。
推荐理由:Replicate 把公开模型按秒计费价格砍半并给出各档 GPU 新价,可据此估算自己的推理成本。
Replicate 的 API 现已支持语言模型的 server-sent event 流式输出,让应用在模型运行时实时更新。创建 prediction 时开启 stream 选项即可获得 stream URL,浏览器端可用 EventSource 连接,也可用 cURL 和 jq 在终端接收更新。