Profiling in PyTorch (Part 1): A Beginner's Guide to torch.profiler
Hugging Face Blog4d agoTutorialBased on the title, this Hugging Face Blog post is an introductory PyTorch profiling guide focused on torch.profiler. It likely targets developers and ML engineers who need to identify training or inference bottlenecks through observable performance data. Since the full article text was not provided, implementation details, examples, and specific optimization advice cannot be confirmed.
KV Cache from scratch in nanoVLM★ 75
Hugging Face Blog363d agoTutorial本教學深入探討大語言模型推理加速的核心技術——KV Cache。文章以輕量級視覺語言模型 nanoVLM 為基礎，從原理出發，逐步引導讀者用 PyTorch 從頭實作 KV Cache。內容涵蓋 Prefill 與 Decode 階段的快取處理，並特別解析了多模態情境下視覺 Token 的快取優化，是理解 Transformer 推理底層邏輯的極佳教材。
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。
Visualize and understand GPU memory in PyTorch★ 82
Hugging Face Blog525d agoTutorialHugging Face 推出全新互動式部落格文章，深入解析 PyTorch 訓練時的 GPU 記憶體佔用機制。內容涵蓋模型參數、梯度、優化器狀態（如 AdamW）以及激活值（Activations）的記憶體計算公式。讀者可透過互動式工具，在實際訓練前精確估算記憶體需求，有效預防並排查 Out of Memory (OOM) 錯誤。
Policy Gradient with PyTorch
Hugging Face Blog1433d agoTutorial本文為 Hugging Face 深度強化學習課程的第四單元，詳細介紹了策略梯度（Policy Gradient）與 REINFORCE 演算法的理論基礎。讀者將學習如何使用 PyTorch 建立策略網路、進行動作採樣、計算損失函數並更新權重。最後，教學還包含如何將訓練好的 Agent 部署並分享至 Hugging Face Hub。
The Annotated Diffusion Model★ 85
Hugging Face Blog1456d agoTutorial本文為 Hugging Face 經典的擴散模型（Diffusion Models）深度教學，以 DDPM 為核心。透過 PyTorch 程式碼逐步實作前向加噪與反向去噪過程，並詳細拆解 U-Net 架構與損失函數。適合想從底層程式碼理解生成式 AI 影像生成原理的開發者與研究者。
Welcome fastai to the Hugging Face Hub
Hugging Face Blog1488d agoReleaseHugging Face 宣布正式整合熱門深度學習庫 fastai。現在，fastai 用戶只需幾行程式碼，即可將訓練好的模型直接推送到 Hugging Face Hub 進行託管。這項合作不僅簡化了模型的分享與版本控制流程，還能讓 fastai 模型無縫對接 Hugging Face 的推理 API 與 Spaces 應用展示。