2月24日 消息:日前，Amazon Web Services （AWS） 和 Hugging Face 宣布擴大合作范圍，以加速生成式 AI 應(yīng)用模型的訓(xùn)練和部署。

據(jù)悉，Hugging Face公司以其 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的Transformers 庫而出名，它可以支持從自然語言處理到計算機視覺再到音頻的各種任務(wù)。

Hugging Face 上有超過100，000個免費且可訪問的機器學(xué)習(xí)模型，研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)工程師每天總共下載這些模型超過100萬次。

在合作伙伴關(guān)系方面，AWS 將成為 Hugging Face 的首選云提供商，這意味著開發(fā)人員可以訪問從 Amazon SageMaker、AWS Trainium 到 AWS Inferentia 的工具，并以更低的成本針對特定用例優(yōu)化其模型的性能。

Hugging Face 表示，兩家公司將“為全球人工智能社區(qū)貢獻下一代模型，并使機器學(xué)習(xí)民主化。”

AWS 博客指出，“構(gòu)建、培訓(xùn)和部署大型語言和視覺模型是一個昂貴且耗時的過程，需要機器學(xué)習(xí)方面的深厚專業(yè)知識。由于模型非常復(fù)雜并且可能包含數(shù)千億個參數(shù)，因此對于許多開發(fā)人員而言，生成式 AI 在很大程度上是遙不可及的。”

“人工智能的未來就在這里，但它的分布并不均勻，”Hugging Face 的首席執(zhí)行官克萊門特德蘭格在公司博客中說。“可訪問性和透明度是共享進展和創(chuàng)建工具以明智和負責(zé)任地使用這些新功能的關(guān)鍵。我們的許多 API服務(wù)都不需要為客戶提供機器學(xué)習(xí)，在某些情況下，最終用戶甚至可能沒有意識到機器學(xué)習(xí)正被用于增強體驗。這些服務(wù)使得將 AI 整合到應(yīng)用程序中變得非常容易，而無需構(gòu)建和訓(xùn)練 ML 算法。