Hugging Face 教程:从零构建并规模化生产可用的 CUDA kernel
Hugging Face 官方博客给出使用 kernel-builder 库从零构建 CUDA kernel 的完整教程,以 RGB 转灰度图为例,演示项目结构。
Hugging Face 官方博客给出使用 kernel-builder 库从零构建 CUDA kernel 的完整教程,以 RGB 转灰度图为例,演示项目结构。
Hugging Face 在 Accelerate 中通过 ParallelismConfig 类支持任意组合 DP、FSDP、Tensor Parallel、Context Parallel 等并行策略,并同步集成进 Axolotl,配置只需在 config 文件中添加 dp_shard_size、tensor_parallel_size 等字段。
Hugging Face 发布博客介绍 OpenAI 新开源的 gpt-oss 模型家族,包含 117B 参数的 gpt-oss-120b 和 21B 参数的 gpt-oss-20b,均为 MoE 架构并采用 MXFP4 4-bit 量化,采用 Apache 2.0 许可,120B 可装入单张 H100,20B 可在 16GB 显存内运行。
推荐理由:系统梳理了 gpt-oss 在不同硬件上的推理优化选择,可直接作为本地部署的参考。
OpenAI 宣布启动 Stargate Norway,这是其 OpenAI for Countries 计划下在欧洲的首个 AI 数据中心项目。Stargate 是 OpenAI 的整体基础设施平台,也是其长期愿景中让所有人受益于 AI 的关键部分。
Intercom 分享了构建可扩展 AI 平台的三个关键经验,涵盖从评估(evaluations)到架构设计,以在客户支持领域保持领先。文章由 OpenAI News 发布,聚焦 AI 平台的可持续优势建设路径。
Hugging Face 官方宣布 CLI 从 huggingface-cli 正式更名为 hf,命令结构改为 hf <resource> <action> 格式,认证相关命令统一归入 hf auth(如 hf auth login、hf auth whoami、hf auth logout),旧版 huggingface-cli 仍可继续使用但会提示弃用警告。
Hugging Face 官方博客介绍了在 Diffusers 和 PEFT 中优化 Flux.1-Dev 模型 LoRA 推理速度的方案,通过 Flash Attention 3、torch.compile、FP8 量化和支持热交换的加载方式,在 H100 上相比基线取得 2.23 倍加速。
NVIDIA 宣布 NIM 推理微服务现可在 Hugging Face 上快速部署超过 100,000 个 LLM。单个 NIM docker 容器支持 NVIDIA TensorRT-LLM、vLLM 和 SGLang 等推理框架,会自动完成模型格式识别、架构与量化格式检测、后端选择和性能配置,无需手动调优。
Hugging Face 宣布将 Hub 存储从 Git LFS 迁移至 Xet,6 个月内已有 500,000 个仓库、20 PB 数据完成迁移,超过 100 万人在使用 Xet,5 月起成为新用户和组织的默认选项。
推荐理由:原文拆解了无感迁移的桥接与后台同步机制,可迁移借鉴其平滑迁移方案。
Hugging Face 官方博客介绍异步推理方案,将策略推理与动作执行拆分到 PolicyServer 和 RobotClient 两个进程,通过 gRPC 通信,让机器人在推理期间继续执行当前动作队列,消除空闲等待。
Hugging Face 与 AMD 合作开源了针对 8 MI300X 节点上用 VLLM 跑 Llama 3.1 405B FP8 推理的优化 kernel,代码发布在 hf-rocm-kernels 仓库。
Hugging Face 基础设施团队详解支撑其生产环境的三大关键告警:NAT Gateway 出口流量阈值告警、Hub 请求日志归档成功率告警,以及第三项告警。日志管线由 Filebeat 采集、Logstash 富化(含 GeoIP)、Elasticsearch 存储构成,告警用于在问题演变为重大事故前及时发现并响应,保障平台稳定性与可用性。
SGLang 现已支持将 Hugging Face transformers 作为后端,可开箱运行任何 transformers 兼容模型的高性能推理,遇到 SGLang 原生不支持的模型时会自动回退到 transformers 实现,也可通过 `impl="transformers"` 显式指定。
Groq 现已作为 Inference Providers 支持的推理提供商上线 Hugging Face Hub,可在模型页面直接调用,并已集成到 JS 和 Python 客户端 SDK。
TNG 在自托管的 24 张 H100 集群上为 50 多个应用提供 LLM 服务,日处理超 1 亿输入 token、生成超 1000 万输出 token,文章分析了长提示词如何阻塞 prefill 队列并拖慢并发 decode。
Featherless AI 正式成为 Hugging Face Hub 的 Inference Providers 服务商,支持 DeepSeek、Meta、Google、Qwen 等大量开源文本与对话模型,以 serverless 定价提供超大模型目录。
Hugging Face 官方博客介绍 Kernel Hub,让 Python 库和应用通过 kernels 库的 get_kernel 直接从 Hub 加载预编译的优化计算 kernel,覆盖 FlashAttention、量化、MoE、激活函数与归一化等场景。
Mistral AI 宣布推出 Mistral Compute,这是一套面向客户的私有集成AI基础设施,涵盖 GPU、编排、API、产品与服务,形态从裸金属服务器到全托管 PaaS。
Hugging Face 在 GTC Paris 宣布与 NVIDIA 合作推出 Training Cluster as a Service,让全球研究机构按需申请 GPU 集群、只为训练时长付费,Hugging Face 上 250,000 家组织均可在 hf.co/training-cluster 提交申请。
Dell 在 Dell Tech World 宣布推出新版 Dell Enterprise Hub,提供 Meta Llama 4 Maverick、DeepSeek R1、Google Gemma 3 等模型的容器化部署方案,支持 NVIDIA H100/H200、AMD MI300X、Intel Gaudi 3 硬件。
OpenAI 推出 Stargate UAE,这是其 AI 基础设施平台 Stargate 的首个国际部署。
Hugging Face 官方博客以 Flux-dev(BF16 加载约 31.447 GB)为例,实测 Diffusers 集成的 bitsandbytes、torchao、Quanto、GGUF 和 FP8 Layerwise Casting 五种量化后端的显存与推理表现。
在 Microsoft Build 大会上,Satya Nadella 宣布 Microsoft 与 Hugging Face 扩大合作,Azure AI Foundry 的 Model Catalog 中现已可找到 10,000+ 个 Hugging Face 模型,覆盖文本、音频和图像任务,可几次点击完成部署。
Hugging Face 宣布 Transformers 将成为跨框架的模型定义枢纽:只要模型架构被 transformers 支持,就预期在生态其他部分同样被支持。
推荐理由:原文说明了 Transformers 作为模型定义标准如何打通训练、推理与本地部署链路,读者可据此理解生态碎片化的应对方式。
Hugging Face 在 Inference Endpoints 上推出新的 OpenAI Whisper 部署选项,相比上一版性能提升至高 8 倍,让用户一键部署专用转录模型。
Intel 推出 AutoRound,一款基于 signed gradient descent 的 weight-only 后训练量化(PTQ)工具,支持 INT2-INT8 低比特量化,在 INT2 精度下相对准确率比主流基线最高高出 2.1x。
Hugging Face 与 ServiceNow 开源了实验性 RL 实现 PipelineRL,核心创新是在 RL 训练中进行 inflight 权重更新,让推理服务器在不中断推理的情况下接收新权重,从而兼顾高推理吞吐与 on-policy 数据。
Hugging Face 博客详解 LLM 并发请求处理中 Prefill(计算首个输出 token,可并行)与 Decode(逐 token 生成,无法并行)两阶段的性能差异及其对延迟、吞吐量和 GPU 利用率的影响。
Gradio 官方博客列出 17 个理由,说明它不只是 UI 库,而是通过 UI 与 API 交互机器学习模型的框架。
Hugging Face 官方博客宣布 Meta 新一代 Llama 4 模型上线 Hub:Maverick 约 400B 总参数、128 专家,Scout 约 109B 总参数、16 专家,均为 17B 激活参数的 MoE 架构,支持文本与图像输入,训练数据最多 40 万亿 token、覆盖 200 种语言。
推荐理由:原文拆解了 NoPE、分块注意力等架构选择,读者可理解超长上下文如何实现。
Hugging Face 官方博客发布 TNG Technology Consulting 关于 LLM 服务性能系列文章的第一篇,讲解多应用共享 GPU 时的请求排队与调度策略。
Hugging Face 评估 HashiCorp Vault 后选择 Infisical,将密钥管理从 AWS-only 迁移到多云环境(Azure、GCP),并整合 Okta SSO 实现细粒度 RBAC 权限控制。
Hugging Face 将 Intel Gaudi 硬件支持原生集成进 Text Generation Inference (TGI)(PR #3091),取代此前独立的 tgi-gaudi fork,基于 TGI 多后端架构直接支持 Gaudi1/2/3。
Hugging Face 为 Inference Endpoints 推出全新分析面板,新增实时指标、可自定义时间范围与自动刷新,以及副本生命周期视图。数据实时更新,可即时查看请求延迟、响应时间和错误率;副本视图支持追踪从初始化到终止的每个状态变化。后端也已重构,高流量端点的指标加载更快。
Hugging Face 将首批 Model 和 Dataset 仓库从 LFS 迁移到 Xet 存储,迁移当天共迁移 4.5 TB,约 6% 的 Hub 下载流量转到 Xet 基础设施。
Hugging Face 在 Diffusers 中推出实验性 Remote VAEs 功能,把 VAE 解码交给远程 endpoint,缓解高分辨率图像和视频生成时 VAE 解码的显存压力,避免 offload 的传输开销和 tiling 对画质的影响。
Hugging Face 在 Hub 上新增 Hyperbolic、Nebius AI Studio 和 Novita 三家 Serverless 推理提供商,与 Together AI、Sambanova、Replicate、fal、Fireworks.ai 等现有伙伴并列,新伙伴带来 DeepSeek-R1、Flux.1 等一批新模型。
Fireworks.ai 正式成为 Hugging Face Hub 的 Inference Provider,可在模型页面及 huggingface_hub 等库中直接调用其 serverless 推理。
Hugging Face 博客给出一套测算大规模分类与嵌入推理成本和延迟的方法,覆盖硬件选择、部署、负载测试与推理服务四个环节,并开源了代码 https://github.com/datavistics/encoder-analysis。
Hugging Face 的 Xet 团队开源 xet-core 和 hf_xet,用基于 Rust 的分块方法替代文件级传输,部分场景下上传下载提速 2-3 倍。