Train AI models with Unsloth and Hugging Face Jobs for FREE★ 85
Hugging Face Blog102d agoNew ToolHugging Face 宣布與極速微調工具 Unsloth 合作，推出免費的 AI 模型訓練方案。使用者可以透過 Hugging Face Jobs 平台，直接在雲端免費運行 Unsloth 的高效微調任務。這項合作大幅降低了個人開發者與研究人員微調 Llama 3、Gemma 等開源大模型的門檻與成本。
nanoVLM: The simplest repository to train your VLM in pure PyTorch★ 75
Hugging Face Blog377d agoReleaseHugging Face 發表了 nanoVLM 專案，旨在提供一個最簡單、無冗餘程式碼的純 PyTorch 框架，讓開發者與研究人員能輕鬆理解並動手訓練自己的視覺語言模型（VLM）。該專案仿照 nanoGPT 的極簡風格，去除了複雜的封裝，完整展示了從圖像編碼器、投影層到語言模型的整合與訓練流程，是學習與實驗 VLM 的絕佳起點。
The NLP Course is becoming the LLM Course★ 85
Hugging Face Blog425d agoTutorialHugging Face 宣布將其廣受歡迎的經典「NLP 課程（NLP Course）」正式轉型並升級為「LLM 課程（LLM Course）」。這項轉變反映了 AI 領域從傳統 NLP（如 BERT、分類與命名實體識別）向大語言模型（如 Llama、生成式 AI、RAG 與 Agent）的典範轉移。新課程將全面更新，涵蓋現代 LLM 架構、微調（PEFT/LoRA）、對齊（RLHF/DPO）及應用開發，繼續提供免費且高品質的開源學習資源。
How NuminaMath Won the 1st AIMO Progress Prize★ 80
Hugging Face Blog691d agoRelease首屆 AI 數學奧林匹亞（AIMO）進步獎由 NuminaMath 奪得，其在私有測試集上取得 29/50 的佳績。該模型基於 DeepSeek-Math-Base 7B，採用獨特的兩階段微調策略：第一階段混合鏈式思考（CoT）與工具整合推理（TIR），第二階段則針對奧林匹亞級難題進行拒絕採樣微調。團隊已將包含 86 萬條數據的 NuminaMath 數據集與模型權重完全開源，為開源 AI 數學推理領域樹立了新里程碑。
PaliGemma – Google's Cutting-Edge Open Vision Language Model★ 80
Hugging Face Blog749d agoReleaseGoogle 發表全新開源視覺語言模型 PaliGemma，結合了 SigLIP 視覺編碼器與 Gemma-2B 語言模型。PaliGemma 具備強大的圖像描述、視覺問答（VQA）、物件偵測與 OCR 能力，並提供多種解析度版本。該模型已深度整合至 Hugging Face 生態系，非常適合開發者進行特定下游任務的微調。
Non-engineers guide: Train a LLaMA 2 chatbot
Hugging Face Blog978d agoTutorial本指南專為非工程師設計，介紹如何使用 Hugging Face AutoTrain 無程式碼平台微調 Meta 的 LLaMA 2 模型。讀者只需準備好對話資料集並上傳，即可在雲端自動完成訓練，並能一鍵部署至 Hugging Face Spaces 進行測試。這極大地降低了客製化 AI 的門檻，適合創作者與中小企業快速上手。
Getting Started with Sentiment Analysis on Twitter
Hugging Face Blog1426d agoTutorial本指南為 Hugging Face 官方實戰教學，指導開發者如何利用 Transformers 庫對 Twitter (X) 貼文進行情緒分析。內容涵蓋使用 Pipeline API 進行快速推論、選用針對社群媒體優化的 twitter-roberta-base 模型，以及如何使用自訂資料集進行模型微調，是 NLP 初學者與社群輿情分析師的必讀經典。
Liftoff! How to get started with your first ML project 🚀
Hugging Face Blog1434d agoTutorial本文為 Hugging Face 針對機器學習初學者撰寫的入門指南。文章詳細介紹了從定義問題、準備數據集、選擇預訓練模型，到使用 Trainer API 進行微調，最後透過 Hugging Face Spaces 與 Gradio 部署展示的完整流程。這是一份幫助新手快速跨越 ML 門檻的實用路線圖，讓開發者能以最快速度實現從數據到 Demo 的完整閉環。
BERT 101 - State Of The Art NLP Model Explained
Hugging Face Blog1553d agoTutorial本指南深入淺出地解析了 Google 提出的革命性 NLP 模型 BERT。文章詳細介紹了其基於 Transformer Encoder 的雙向架構，並剖析了「遮罩語言模型 (MLM)」與「下一句預測 (NSP)」兩大核心預訓練機制。最後，展示了如何透過 Hugging Face 輕鬆將 BERT 應用於各種下游自然語言處理任務。
Fine-Tune ViT for Image Classification with 🤗 Transformers★ 70
Hugging Face Blog1572d agoTutorial本文為 Hugging Face 官方教學，詳細介紹如何使用 `transformers` 與 `datasets` 函式庫微調 Vision Transformer (ViT) 模型。內容涵蓋從載入 Beans 資料集、使用影像處理器進行資料前處理、設定 `Trainer` API 進行訓練，到最後將微調後的模型上傳至 Hugging Face Hub 的完整流程，是電腦視覺開發者的必讀入門指南。
Getting Started with Sentiment Analysis using Python
Hugging Face Blog1581d agoTutorial本文介紹如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 庫在 Python 中進行情緒分析。內容涵蓋使用 `pipeline` 進行快速推理、從 Hugging Face Hub 選擇特定領域的預訓練模型（如 RoBERTa 或 FinBERT），以及如何使用自定義數據集微調模型，是 NLP 初學者的必讀指南。