Hugging Face

想要構建或微調更強大的 AI 模型？本文深入解析 Hugging Face 下載量最高的 10 個資料集，包括 DeepMind 程式設計題庫、WikiText 及 FineFineWeb。探索這些清洗過的優質資料如何助力 LLM 訓練、程式碼生成及醫療 AI 的實際應用與評估。

在這篇博文中，我將帶你瞭解我是如何打造 Selfie with a Celeb 的，這是一款 AI 應用，可以讓你與自己喜歡的演員、音樂家或公眾人物一起生成逼真的合影。我將使用谷歌的 Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) 模型作為引擎，將其與 Gradio 配對，打造一個簡單的網頁介面，並將其部署到 Hugging Face Spaces 上，供所有人試用。

部署機器學習模型是構建 AI 專案最關鍵的步驟之一。無論是原型設計還是將其擴充套件用於生產環境，機器學習中的模型部署都能確保模型易於訪問並應用於實際環境。本文將探討部署機器學習模型的最佳平臺，尤其是那些允許我們以最少的設定免費託管機器學習模型的平臺。

評估大型語言模型 (LLM)至關重要。您需要了解它們的效能如何，並確保它們符合您的標準。Hugging Face 評估庫為這項任務提供了一套有用的工具。本指南透過實際程式碼示例，向您介紹如何使用評估庫來評估 LLM。

從程式碼到藝術到論文，生成性人工智慧在開發者社羣風靡一時。我個人試圖趕上每一個新的技術趨勢。

Stable Diffusion是一個有效的多功能工具，可以通過一系列網站和獨立的應用程式獲得。只需輸入你的描述，它就能生成相應的影象。以下是它的工作原理。