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每一周，我們的同事都會向社區的成員們發布一些關于 Hugging Face 相關的更新，包括我們的產品和平臺更新、社區活動、學習資源和內容更新、開源庫和模型更新等，我們將其稱之為「Hugging News」。

產品更新

享用由 A100 GPU 強力支持的超快速機器學習推理

Hugging Face Spaces 現已支持使用 A100 GPU，用戶享受超快速機器學習推理，自助開通的價格為每小時 4.13 美元，企業客戶更可以享受更低的價格。此外，未來幾個月，Spaces 還將提供更多用于機器學習的超酷硬件，如果您有特定的需求，可以給我們留言。

macOS 上的 Diffusers 應用現已發布 (而且還開源了)

基于隱私保障設計，所有的圖片都不聯網而是在本地生成；可下載模型，這些模型都基于 CPU、GPU 和 Apple 的神經計算引擎 (ANE) 進行優化。

• 應用商店地址:
  https://apps.apple.com/app/diffusers/id1666309574
• 開源地址:
  https://github.com/huggingface/swift-coreml-diffusers

開源庫更新

Transformers 大更新

Transformer 4.25 引入了 ImageProcessor，讓用戶能夠利用更為強大的圖像處理能力。同時，部分 API 也更加統一，參數配置項也改為使用 dict，更直觀也更方便。

• 示例地址:
  https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/image-classification

提名道德意識良好的 Space 應用

機器學習技術在今天的社會中發揮著越來越重要的作用，可以應用于各種領域，包括醫療、金融、社交媒體、自動駕駛等。然而，這些技術的應用也可能帶來許多潛在的倫理和道德問題，比如數據隱私、算法歧視、社會影響等。因此，有必要關注和鼓勵那些采用了倫理意識的機器學習項目，以確保這些項目符合社會的倫理標準和價值觀。

為了展示和鼓勵更好的機器學習實踐，我們正在請社區的成員們提交提名那些在這方面做的很好的 Space 應用，我們正在找尋如下相關的項目：

• ?? 征求同意: 有意識地征求相關方的同意，并盡可能提供透明度和選擇權。
• ?? 可持續的: 考慮其對環境和社會的影響，并采取措施減少其負面影響。
• ??? 社會責任感: 考慮對社會的影響，并采取措施以最大程度地提高其社會價值。
• ???????? 具有包容性: 確保多元、平等與包容，采取措施確保其對不同背景和群體的用戶和利益相關者具有包容性。
• ?? 嚴謹性: 采用嚴謹的方法和流程，以確保項目的質量和有效性。
• ?? 探索精神: 不斷追求新的想法和解決方案，并持續優化和改進項目。

你可以在這里提名:
http://hf.co/spaces/society-ethics/featured-spaces-submissions

AI 與 AI 對抗賽

?? 我們正在舉辦首場 AI 對陣 AI 的虛擬足球賽，你可以將自己的模型提交到 Hugging Face Hub 中，然后與其他隊伍的作品展開一張 2v2 的足球較量賽。

首場挑戰賽由 MLAgents 團隊基于 Unity 引擎提供，我們會基于大家的反饋舉辦更多精彩的比賽。

快來加入我們的課程，并與來自世界各地的同學們踢一場精彩的 AI 球賽吧！

• 演示地址:
  https://hf.co/spaces/unity/ML-Agents-SoccerTwosA
• Deep RL 課程地址:
  https://hf.co/deep-rl-course/unit7/introduction

?? Accelerate 0.16.0 發布

在這個版本中，我們提供了一款交互式配置 ?? Accelerate 的在線小工具，幫助你快速上手。同時，當你在訓練中需要跳過前幾個批次的數據時，DataLoaders 現在提供了函數來直接實現。此外，我們還提供了 release_memory 函數輔助釋放 PyTorch 占用的內存，以及更靈活的 load_state 與 save_state API。

• 交互式體驗 ?? Accelerate 文檔鏈接:
  https://hf.co/docs/accelerate/usage_guides/explore
• 詳細更新內容:
  https://github.com/huggingface/accelerate/releases/tag/v0.16.0

?? Hugging Face Hub 更易用了

現在，我們在模型查找頁面增加了一個庫 (library) 篩選的標簽，這樣你就能更快找到跟自己感興趣的庫相關的各種模型了！

• 模型頁面地址:
  https://hf.co/models

Tune-A-Video: 一鏡成片的文字轉語音模型

我們在 ?? Hugging Face Spaces 匯總了不少優秀的 Tune-A-Video 模型，幫你輕松實現「一句話，讓模型給我拍個片」。

• ?? Hugging Face Spaces 網址:
  https://hf.co/spaces/Tune-A-Video-library/Tune-A-Video-Training-UI
• 演示項目地址:
  https://hf.co/Tune-A-Video-library/a-man-is-surfing
• Tune-A-Video 庫地址:
  https://hf.co/Tune-A-Video-library

學習資源 & 內容更新

擴散模型的最后一課已經發布！

Hugging Face 擴散模型課程的第四單元: 深入研究擴散模型已經發布，這是本課程的最后一個單元，在這個單元中，我們將探討最新研究中出現的擴散模型的許多改進和擴展。它將比以往的單元代碼更少，旨在為您提供進一步研究的起點。

在此前的推文里，我們發布了本課程的第一單元的 第一部分 和 第二部分。我們很高興地通知大家，我們的抱抱臉本地化小組已經完成了這個課程的全部內容！我們也即將在隨后的推文中陸續發布，歡迎關注我們。

Hugging Face ?? 計算機視覺

只是因為在人群中多看了你一眼，我們在計算機視覺上的投入只是從 21 年的這個 PR 開始 (huggingface/transformers#10950)。

但自去年開始，我們開始投入大量的精力投入到計算機視覺上。現如今，Hugging Face Hub 上已經有 8 個核心的計算機視覺任務、3000 多個模型和 100 多個數據集了！

我們寫了篇博客介紹這些內容，不過你可以等等，我們的本地化小組的譯者 AIboy1993 已經完成了這篇博客的中文版，下周就發推送 (爭取不鴿)！

• 只是因為在人群中多看了你一眼 (PR 鏈接):
  https://github.com/huggingface/transformers/pull/10950
• 博客文章: The State of Computer Vision at Hugging Face ??:
  https://hf.co/blog/cv_state

除此之外，還有一篇關于計算機視覺和語言預訓練的研究進展的博客文章 A Dive into Vision-Language Models，也已由我們本地化小組的 Matrix 同學完成了本地化，下周也將推送給大家。

• 博客文章: A Dive into Vision-Language Models:
  https://hf.co/blog/vision_language_pretraining

文字生成音頻的 AudioLM 模型

現在，你可以在 ?? Hugging Face Spaces 上體驗 AudioLM 模型用文字描述生成相應音效的能力了。你只需要提供足夠詳細的描述，然后提交給模型進行處理即可。快去體驗專屬于你的獨家音效吧！

• ?? Hugging Face Spaces:
  https://hf.co/spaces/haoheliu/audioldm-text-to-audio-generation
• 項目倉庫:
  https://github.com/haoheliu/AudioLDM

可視化三種模型輸出的結果

我們為大家提供了一款比較 Stable Diffusion v1.4、v2 和 Dall-E 2 執行文字生成圖片結果的工具。你可以選擇一個職業，及相應的形容詞，然后對比它們三者生成的圖片。

• 體驗地址:
  https://hf.co/spaces/society-ethics/Average_diffusion_faces

看圖對話的模型 BLIP-2 開源！

據說這可能是一個可以教 ChatGPT 看懂圖片的大語言模型，BLIP-2 由 Salesforce Research 團隊發布，你可以給他一張圖片，然后針對圖片里的內容跟 AI 進行對話。小編看了一些報道提到說 BLIP-2 可以「教會」讓 ChatGPT 學會看圖，真的有這么神奇嗎？