tokenizers v1 : encodage, décodage et passage à l’échelle mesurés
Hugging Face publie la version 1 de sa bibliothèque tokenizers, avec des mesures de performance sur l’encodage, le décodage et la montée en charge.
Hugging Face publie la version 1 de sa bibliothèque tokenizers, avec des mesures de performance sur l’encodage, le décodage et la montée en charge.
La bibliothèque Transformers de Hugging Face peut désormais exécuter des modèles quantifiés au format de llama.cpp.
Jun Kim, créateur et mainteneur d’oMLX, rejoint Hugging Face. Il se consacrera au soutien de la communauté autour de MLX, le framework d’apprentissage automatique d’Apple.
NVIDIA publie Isaac ROS 5.0, un ensemble de modules accélérés par GPU reposant sur le framework robotique ouvert ROS. Il s’adresse aux développeurs de robots capables de percevoir, raisonner et agir dans des environnements changeants.
Hugging Face accueille désormais des environnements d’apprentissage par renforcement sur son Hub.
Hugging Face lance un classement ouvert pour évaluer à grande échelle les modèles de synthèse vocale multilingue et de clonage de voix.