Hugging Face Hub 接入 spaCy，支援 pipeline 分享與 NER 推理
Hugging Face Hub 接入 spaCy，讓使用者可分享 spaCy pipelines，並在瀏覽器試用或透過 Inference API 調用模型。
推薦理由：這次整合把 spaCy pipeline 上傳、瀏覽器試用、NER 推理和安裝入口放在 Hub，呈現模型分享後如何被測試與接入應用。
開源生態
全部主題開源模型、框架與倉庫動態：權重開放、社區項目爆火、開源與閉源的力量消長。
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第 121–124 條 · 共 124 條Hugging Face Blog精選AI 評分6262
Hugging Face Blog精選AI 評分6666 如何使用 Gradio 2.0 載入及組合 Hugging Face 模型
Gradio 2.0 讓使用者可用一行程式碼透過 GUI 載入並使用幾乎任何 Hugging Face 模型。預設會使用 Hugging Face 託管的 Inference API，可提供自己的 API key 或免 key 使用；亦可執行 `pip install transformers` 在本機運算。它支援多個模型並行或串聯，文中示範以 3 行程式碼翻譯並摘要芬蘭新聞文章。
推薦理由：文章展示 Gradio 2.0 如何以一行程式碼建立模型 GUI，並串聯或並行組合 Hugging Face 模型，提供比較模型及串接多步任務的實作參考。
Hugging Face Blog精選AI 評分6363 Hugging Face 推出 Accelerate，簡化 PyTorch 分散式訓練與混合精度支援
Hugging Face 推出 Accelerate，PyTorch 訓練腳本加入五行程式碼後，即可支援不同分散式設定及混合精度訓練。Accelerate 提供統一 API，準備模型、最佳化器及 DataLoader，並處理裝置配置和反向傳播。
推薦理由：Accelerate 將 PyTorch 分散式訓練及混合精度所需樣板封裝成少量 API 改動，並提供統一啟動器，呈現減少訓練腳本跨環境改動的實作方式。
OpenAI News精選AI 評分6262 OpenAI 開源 Baselines，首批包含 DQN 及三種變體
OpenAI 將內部項目 OpenAI Baselines 開源，目標是以與已發表結果相當的性能復現強化學習算法。首批發佈包含 DQN 及其三種變體，其他算法計劃在未來數月陸續釋出。
推薦理由：首批開源內容包括 DQN 及三種變體，可看出 OpenAI Baselines 的起始復現範圍；項目目標是讓強化學習算法達到與已發表結果相當的性能。