用 Replicate API 运行 Snowflake Arctic 模型
Replicate 上线 Snowflake 开源语言模型 Arctic,可通过一行代码在云端调用,模型标识为 snowflake/snowflake-arctic-instruct。
Replicate 上线 Snowflake 开源语言模型 Arctic,可通过一行代码在云端调用,模型标识为 snowflake/snowflake-arctic-instruct。
Meta 发布 Llama 3 开源模型,包含 8B 和 70B 两个尺寸,各有 base 和 instruct 版本,另有基于 Llama 3 8B 微调的 Llama Guard 2,共 5 个开放模型上线 Hugging Face。
推荐理由:Meta 发布 Llama 3 并同步接入 Hugging Face 生态,读者可了解模型规格、许可变化与部署方式。
Replicate 发布教程,介绍如何用一行代码在云端运行 Meta 的 Llama 3,并给出 JavaScript、Python 和 cURL 三种调用方式。
推荐理由:Replicate 官方给出用 JavaScript、Python 和 cURL 调用 Llama 3 的步骤,并说明四个模型变体的取舍。
Mistral 发布最新开放模型 Mixtral 8x22B,采用稀疏 Mixture-of-Experts(SMoE)架构,141B 总参数中仅 39B 激活,以 Apache 2.0 许可开放,可无限制使用。
推荐理由:Mistral 发布 Mixtral 8x22B 开放模型,给出 141B 总参数中仅 39B 激活的稀疏架构与 Apache 2.0 许可,可据此评估自托管与微调成本。
Supabase 在 Edge Functions 的 Edge Runtime 中内置了 Supabase.ai API,用几行代码即可运行 AI 推理,目前支持 gte-small 生成 embedding,并实验性支持 Llama 和 Mistral 等开源 LLM。
推荐理由:Supabase 在 Edge Functions 内置 AI 推理 API,开发者可几行代码生成 embedding,并了解与 OpenAI 的成本对比。
Gradio 推出 reload 模式,用 `gradio app.py` 替代 `python app.py` 启动应用,即可在不重启服务器的情况下拉取源码最新改动。
Vercel 展示了用 v0、Mistral AI(经 Perplexity)和 Vercel AI SDK 在几小时内复刻亚马逊 AI 评论摘要功能的案例。
Ollama 现已支持 embedding 模型,可生成向量嵌入并构建 RAG 应用,提供 mxbai-embed-large(334M)、nomic-embed-text(137M)、all-minilm(23M)三款模型,并集成 LangChain 与 LlamaIndex。
OpenAI 为微调 API 增加新功能,让开发者对微调拥有更多控制权,同时公布构建自定义模型的新方式。官方称此举旨在扩展其自定义模型计划。
Replit 正在训练原生代码修复 LLM,用 LSP 诊断数据生成修复 diff。其数据来自用户会话中的 OT 编辑历史和 LSP 诊断,Python 项目中仅 10% 的 LSP 诊断消息自带修复方案,因此用 LLM 合成并验证 diff,目标数据集 10 万条,管线基于 Databricks 上的 PySpark,可再扩展一个数量级。
Hugging Face 宣布在 Hub 上线 Deploy on Cloudflare Workers AI 集成,开发者可在模型页的 Deploy 菜单选择 Cloudflare Workers AI,通过 Workers AI REST API 或 Cloudflare AI SDK 调用 Llama、Gemma、Mistral 等开源模型,按请求计费、无需自管 GPU。
推荐理由:Hugging Face 与 Cloudflare 的这次集成已下线,但文中按请求计费的推理成本示例仍可作参考。
OpenAI 分享了 Voice Engine 小规模预览的经验,这是一款用于创建自定义语音的模型。
OpenAI 分享了 Zelma 使用 GPT-4 让教育数据更易获取的案例。
Supabase 发布教程,演示如何用 Amazon Titan 多模态模型(amazon.titan-embed-image-v1)配合 Supabase Vector 的 vecs Python 客户端实现语义图像搜索。
JetBrains 借助 OpenAI 的 API 打造出公司史上增长最快的产品。该产品将 AI 能力嵌入开发者软件,具体功能、定价与上线时间未在原文披露。
Superhuman 宣布与 OpenAI 合作,推出由 AI 驱动的新一代邮件体验。官方称这标志着邮件进入新阶段,但未披露具体功能、定价或上线时间。
Vercel 发布 AI SDK 3.0,新增 Generative UI 能力,可通过 render 方法把 LLM 响应关联到流式 React Server Components,让模型调用工具后直接渲染自定义 UI,例如查询实时天气并返回组件。
推荐理由:Vercel 官方发布 AI SDK 3.0,把 LLM 响应映射到流式 React Server Components,并说明了对框架与模型的支持边界。
Mistral 发布旗舰文本生成模型 Mistral Large,可通过 la Plateforme 和 Azure 使用,Azure 是其首个分发合作伙伴。该模型支持 32K tokens 上下文窗口、原生函数调用和 JSON 格式输出,官方称其在常用基准测试中位列 API 可用模型第二(仅次于 GPT-4)。
推荐理由:Mistral 官方发布旗舰模型 Mistral Large 并首次上架 Azure,可了解其能力定位与端点调整。
Supabase 发布教程,演示如何用 Flutter、OpenAI API、TMDB API 和 Supabase 构建一个电影推荐应用。
Hugging Face 发布教程,演示用开源 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 生成合成数据,再微调出约 0.13B 参数的 RoBERTa-base 模型做金融新闻投资者情绪分类。
推荐理由:Hugging Face 用开源 LLM 生成合成数据再蒸馏小模型,给出成本、延迟与碳排放的完整对比。
Supabase 实测了 OpenAI text-embedding-3 系列嵌入的 Matryoshka 特性,用 100 万条 dbpedia 向量验证 Adaptive Retrieval 两段式检索。
推荐理由:Supabase 用 100 万条向量实测了 OpenAI 新嵌入模型的降维检索,给出可复用的两段式查询参数。
Hugging Face 为 Text Generation Inference(TGI)推出 Messages API,从 1.4.0 版本起提供与 OpenAI Chat Completion API 兼容的接口,并同步上线 Inference Endpoints 的专用与无服务器版本。
推荐理由:Hugging Face 官方发布 TGI 的 Messages API,给出从 OpenAI 迁移到开源模型的代码示例与限制说明。
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。
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。