Fast LoRA inference for Flux with Diffusers and PEFT★ 80
Hugging Face Blog314d agoTutorial本文介紹如何利用 Hugging Face 的 Diffusers 與 PEFT 庫，大幅加速 Flux.1 圖像生成模型的 LoRA 推論。透過融合 LoRA 權重（Fusing）、使用 torch.compile 進行編譯優化，以及利用 PEFT 的動態適配器管理，開發者可以在不損失畫質的前提下，顯著降低推論延遲並實現多 LoRA 的快速切換，非常適合生產環境部署。
Generate consistent characters★ 75
Replicate Blog316d agoTutorialAI 平台 Replicate 針對「角色一致性」這一 AI 繪圖痛點進行了深度評測。文章比較了多種主流圖像模型與技術（如 IP-Adapter、InstantID 等），評估它們在僅憑單張參考圖片下，生成相同角色在不同場景、姿勢與表情時的表現。這為需要製作繪本、遊戲角色或品牌代言人的創作者提供了實用的模型選擇與技術指南。
(LoRA) Fine-Tuning FLUX.1-dev on Consumer Hardware★ 80
Hugging Face Blog348d agoTutorial本文介紹如何在消費級硬體（如 RTX 3090/4090）上微調 Black Forest Labs 的 FLUX.1-dev 12B 圖像生成模型。透過 Hugging Face 的 PEFT 與 Diffusers 庫，結合 4-bit QLoRA 量化、梯度檢查點與 8-bit 優化器，開發者能將顯存需求降至 24GB 以下，讓個人創作者也能輕鬆客製化頂級開源圖像模型。
Run 30,000+ LoRAs on Hugging Face with Replicate★ 75
Replicate Blog383d agoNew ToolReplicate 宣布與 Hugging Face 展開深度合作，將其高效的無伺服器推理服務引進 Hugging Face 平台。這項整合讓開發者能直接在 Hugging Face 上運行超過 30,000 個 LoRA 微調模型，免去繁瑣的 GPU 配置。結合了 Hugging Face 的豐富生態與 Replicate 的彈性算力，大幅簡化了 AI 模型的部署與測試流程。
Stylized video with Wan2.1★ 75
Replicate Blog427d agoTutorial本文介紹如何利用開源影片生成模型 Wan2.1 搭配 LoRA 進行風格化影片生成。讀者可以透過 Replicate 平台，輕鬆將特定的藝術風格（如動漫、3D、特定畫風）應用於影片中。這項技術不僅降低了影片風格轉換的門檻，也為創作者提供了更豐富的視覺實驗空間。
Creative roundup: avatars, lightsabers, and LoRA tricks
Replicate Blog431d agoReleaseReplicate 彙整了社群最新的創意 AI 模型與實驗專案。本次焦點包括：如何利用 AI 生成高品質且具一致性的個人頭像、趣味的光劍視覺特效應用，以及在平台上訓練與融合多個 LoRA 模型的實用技巧。這為設計師與開發者提供了豐富的視覺創作靈感與技術指引。
FLUX fine-tunes are now fast★ 75
Replicate Blog553d agoReleaseAI 雲端託管平台 Replicate 宣布大幅提升 FLUX.1 圖像生成模型的微調（Fine-tuning）速度。透過底層優化，用戶現在能以極快的速度訓練出專屬的 FLUX LoRA 模型。最重要的是，Replicate 將這些優化技術與訓練程式碼完全開源，讓開發者不僅能在其平台上快速部署，也能在自己的硬體上實現高效訓練。
“Llama 3.2 in Keras”★ 75
Hugging Face Blog589d agoReleaseHugging Face 與 Keras 團隊宣布 Llama 3.2 模型正式登陸 Keras 生態系。開發者現在可以透過 KerasNLP 輕鬆載入 Llama 3.2 的 1B 與 3B 輕量級模型。得益於 Keras 3 的多後端架構，使用者能自由切換 JAX、PyTorch 或 TensorFlow，並利用 LoRA 等技術進行高效微調與跨平台部署。
Using synthetic training data to improve Flux finetunes★ 75
Replicate Blog620d agoTutorial微調 Black Forest Labs 的 Flux 模型雖然門檻低，但要達到頂尖效果仍需技巧。Replicate 官方分享了利用「合成數據」優充微調的技術，核心在於使用視覺語言模型（VLM）為訓練集自動生成極其詳盡的合成標籤（Synthetic Captions），以及利用 AI 生成多樣化圖像來擴充訓練集。這些方法能有效防止模型過擬合，並顯著提升 Flux 對複雜提示詞的理解與執行能力。
Fine-tune FLUX.1 to create images of yourself★ 80
Replicate Blog641d agoTutorial本教學介紹如何利用 LoRA 技術微調 FLUX.1 [dev] 模型以生成個人專屬圖像。使用者只需準備 10 至 20 張不同角度與背景的個人照片並打包成 ZIP 檔，即可透過 Replicate 的 Web 介面或 API 進行訓練。訓練過程僅需約 20 分鐘、花費數美元，完成後即可使用自訂觸發詞生成各種風格的個人寫真。
Replicate Intelligence #12★ 75
Replicate Blog648d agoReleaseReplicate 發布第 12 期情報，重點介紹 FLUX.1 [dev] 的 LoRA 微調訓練功能正式上線，用戶能以極低成本訓練專屬圖像模型。同時，社群利用 Flux 生成的「帥氣祖克柏（Hot Zuck）」迷因引發熱潮，展現了極致的寫實度。此外，Replicate 作為開源 AI 部署首選平台，在知名播客 Lex Fridman 的節目中獲得高度關注。
Replicate Intelligence #11★ 75
Replicate Blog655d agoReleaseReplicate 發布第 11 期技術週報，重點介紹開源影像生成模型 FLUX.1 的微調方法，讓開發者能以低成本訓練專屬風格。同時探討了「生成式電子遊戲」的最新進展，展示 AI 如何即時生成遊戲畫面與互動內容。最後，文章展望了生成式 AI 結合 3D 技術，為未來元宇宙與虛擬空間帶來的全新創作範式。
Fine-tune FLUX.1 with your own images★ 80
Replicate Blog656d agoReleaseReplicate 宣布為熱門開源圖像生成模型 FLUX.1 推出微調（LoRA）支援。用戶現在可以透過 Replicate 的 API，僅需一行程式碼就能使用自己的圖片訓練專屬模型。這讓開發者與創作者能更輕易地在 FLUX.1 上實現特定人物、產品或藝術風格的客製化生成，大幅降低了商業應用的技術門檻。
TGI Multi-LoRA: Deploy Once, Serve 30 Models★ 80
Hugging Face Blog684d agoReleaseHugging Face 的 Text Generation Inference (TGI) 推出 Multi-LoRA 服務功能。開發者只需在 GPU 上部署一個基礎模型（如 Llama 3），就能動態載入並同時運行多達 30 個不同的 LoRA 微調適配器（Adapters）。這項技術大幅降低了多模型部署的 GPU 顯存與硬體成本，並透過優化的批處理技術確保低延遲，是 LLMOps 領域的重大優化。
Fine-tuning Florence-2 - Microsoft's Cutting-edge Vision Language Models★ 80
Hugging Face Blog708d agoTutorial微軟推出的 Florence-2 是一款強大且輕量的視覺語言模型（VLM），僅有 232M 與 770M 兩種參數版本，卻能高效處理 OCR、目標檢測、圖像描述等多種任務。Hugging Face 官方部落格發布了這篇實用指南，詳細教學如何使用 Hugging Face 的 transformers 與 peft 函式庫，在自訂資料集上對 Florence-2 進行微調（Fine-tuning），並利用 LoRA 技術降低顯示記憶體需求，非常適合想在邊緣裝置或有限資源下部署視覺 AI 的開發者。
Diffusers welcomes Stable Diffusion 3★ 80
Hugging Face Blog720d agoReleaseHugging Face 宣布其 diffusers 函式庫已正式整合 Stability AI 的 Stable Diffusion 3 (SD3)。本次更新全面支援 SD3 Medium 模型，並引入多項關鍵的記憶體優化技術（如 CPU offloading、float16 精度與可選的 T5-XXL 編碼器），讓開發者能在消費級 GPU 上流暢運行。此外，官方也同步釋出了 DreamBooth 與 LoRA 的微調腳本，大幅降低了客製化圖像生成模型的門檻。
Fine-Tuning Gemma Models in Hugging Face★ 80
Hugging Face Blog830d agoTutorial本指南介紹如何在 Hugging Face 生態系中微調 Google 的 Gemma 開源模型（2B 與 7B）。文章詳細說明了如何利用 PEFT（參數高效微調）技術，特別是 QLoRA（4-bit 量化微調），在消費級 GPU 上進行訓練。透過結合 transformers、peft 與 trl（SFTTrainer）等套件，開發者可以輕鬆載入模型、設定 LoRA 參數、格式化數據集，並將微調後的權重上傳至 Hugging Face Hub，是實作 Gemma 微調的必讀教學。
🤗 PEFT welcomes new merging methods★ 80
Hugging Face Blog834d agoReleaseHugging Face 的 PEFT 庫正式支援多種先進的 LoRA 合併技術，包括 TIES-Merging、DARE 和 Task Arithmetic。這些方法解決了傳統線性合併時常見的參數干擾與性能衰退問題。開發者現在可以透過簡單的 API，將針對不同任務微調的適配器融合成單一模型，大幅提升多任務模型的部署效率。
Make LLM Fine-tuning 2x faster with Unsloth and 🤗 TRL★ 80
Hugging Face Blog874d agoReleaseHugging Face 宣布旗下 TRL（Transformer Reinforcement Learning）微調工具包正式整合 Unsloth。開發者現在只需修改幾行程式碼，即可在進行監督式微調（SFT）時獲得 2 倍以上的訓練速度提升，並減少高達 60% 的 VRAM 記憶體消耗。此整合支援 Llama-2、Mistral 等主流開源模型，且完全不損害模型精度。
LoRA training scripts of the world, unite!★ 75
Hugging Face Blog882d agoNew ToolHugging Face 於 Diffusers 推出全新的 SDXL LoRA 進階訓練腳本，旨在整合開源社群（如 Kohya）的各種訓練技巧。該腳本支援雙文字編碼器微調、Offset Noise、Min-SNR 權重及多解析度訓練，讓開發者與創作者能以更標準、高效的方式訓練出高品質的 SDXL LoRA 模型。
Goodbye cold boot - how we made LoRA Inference 300% faster★ 85
Hugging Face Blog910d agoReleaseHugging Face 分享了優化 LoRA 模型推論的技術突破。傳統上，為不同用戶切換微調模型會面臨嚴重的「冷啟動」延遲；新方案透過在 Text Generation Inference (TGI) 中實現動態載入 LoRA 轉接器（Adapters），讓共享同一個基礎模型的不同微調版本能即時切換，使整體推論速度提升達 300%，大幅降低多租戶架構的部署成本與延遲。
Comparing the Performance of LLMs: A Deep Dive into Roberta, Llama 2, and Mistral for Disaster Tweets Analysis with Lora★ 75
Hugging Face Blog938d agoTutorialHugging Face 釋出技術指南，比較 RoBERTa、Llama 2 與 Mistral 7B 在「災難推特分類」任務上的表現。 透過 LoRA（低秩適應）技術，詳細分析了傳統編碼器模型與現代生成式大模型在分類精準度、訓練時間與硬體資源（VRAM）上的折衷。 結果顯示，雖然 7B 模型具備強大理解力，但較小的 RoBERTa 在特定分類任務上依然展現出極高的成本效益與競爭力。
Personal Copilot: Train Your Own Coding Assistant★ 75
Hugging Face Blog949d agoTutorialHugging Face 發布實用教學，指導開發者如何利用開源程式碼模型（如 StarCoder）微調出專屬的 Personal Copilot。透過 peft 的 LoRA 技術與 trl 庫，開發者可以用極低的硬體成本，在個人程式碼庫上進行微調。最後，教學展示了如何將微調後的模型部署至 Inference Endpoints，並無縫整合進 VS Code 編輯器中。
Fine-tuned models now boot in less than one second★ 75
Replicate Blog1000d agoReleaseReplicate 宣布對微調模型的「冷啟動（Cold Boot）」進行重大改進。過去部署微調模型需要數分鐘來啟動新容器，現在透過共享基礎模型並動態載入輕量化的 LoRA 權重，冷啟動時間已縮短至一秒以內。這大幅降低了開發者在使用客製化模型時的延遲與成本。
Fine-tune SDXL with your own images
Replicate Blog1029d agoNew ToolAI 雲端託管平台 Replicate 宣布為 SDXL 1.0 推出微調（Fine-tuning）功能，支援 Dreambooth、Textual Inversion 和 LoRA 等技術。開發者與創作者現在可以透過 Replicate API，僅需一行程式碼就能上傳自己的圖片並訓練出客製化的 SDXL 模型，大幅降低了客製化圖像生成模型的技術門檻與算力維護成本。
StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF★ 80
Hugging Face Blog1154d agoTutorial本指南是 Hugging Face 介紹如何使用 TRL（Transformer Reinforcement Learning）與 PEFT（LoRA）技術，對 LLaMA 模型進行人類回饋強化學習（RLHF）的經典實戰教學。文章以 Stack Exchange 數據集為例，詳細拆解了監督式微調（SFT）、獎勵模型（RM）訓練，以及近端策略最佳化（PPO）三大核心步驟，展示了如何在有限的硬體資源下完成大語言模型的對齊（Alignment）訓練。
How to use Alpaca-LoRA to fine-tune a model like ChatGPT★ 72
Replicate Blog1167d agoTutorial本文介紹了 2023 年開源 AI 圈的重要里程碑技術——Alpaca-LoRA。透過低秩適應（LoRA）技術，開發者可以在消費級硬體或 Replicate 雲端平台上，以極低的算力與時間成本微調 LLaMA-7B 模型。藉由 Stanford Alpaca 的 52,000 筆指令數據，即可讓開源模型獲得類似 ChatGPT 的對話與指令遵循能力，大幅降低了客製化大語言模型的門檻。
Fine-tuning 20B LLMs with RLHF on a 24GB consumer GPU★ 85
Hugging Face Blog1181d agoReleaseHugging Face 發表結合 TRL（Transformer 強化學習）與 PEFT（高效參數微調）的新技術。透過 8-bit 量化與 LoRA，大幅降低 RLHF 訓練時的 VRAM 需求。這項突破讓原本需要多張 A100 的 20B 參數模型微調，現在只需單張 24GB 消費級 GPU（如 RTX 3090/4090）即可完成，顯著降低開源社群實踐 RLHF 的門檻。
Parameter-Efficient Fine-Tuning using 🤗 PEFT★ 85
Hugging Face Blog1208d agoNew ToolHugging Face 宣布推出 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）開源庫，旨在解決微調大模型時高昂的算力與儲存成本。PEFT 整合了 LoRA、Prefix Tuning、P-Tuning 等主流技術，僅需微調極少量的額外參數即可達到與全量微調相當的效果。這使得開發者能在消費級硬體（如單張 24GB 顯示卡）上微調數十億甚至百億參數的模型，並大幅縮小模型權重檔案體積。
Introducing LoRA: A faster way to fine-tune Stable Diffusion★ 75
Replicate Blog1211d agoNew ToolReplicate 宣布支援 LoRA 技術，用於快速微調 Stable Diffusion 模型。相比於傳統的 DreamBooth，LoRA 不僅訓練速度大幅提升，產出的權重檔案也極小（僅數十 MB），讓創作者能以極低成本且更有效率地在雲端部署與切換不同的客製化風格。