Hugging Face フェローシッププログラムのお知らせ

Hugging Face は、オープンソース機械学習（ML）エコシステムへの卓越した貢献者を支援することを目的としたネットワーク、フェローシッププログラムを導入しました。このプログラムは、主要な貢献者のインパクトを拡大し、他の人々が機械学習の民主化に参加することを促すことを目指しています。

プログラムの目的と構成

Hugging Face フェローシップは、機械学習への草の根的な貢献を支援することを目的としています。硬直した構造に従うのではなく、各フェローの個々のニーズに基づいたカスタマイズされたサポートを提供し、常に取り組みたかったプロジェクトの実行を支援します。

フェローの特典

フェローへのサポートは、彼らの具体的な関心やプロジェクトに合わせてカスタマイズされます。提供される特典の例は以下の通りです：

  • コンピューティングとリソース: 必要な技術インフラへのアクセス。
  • 商品と資産: 物理的な商品やツール。
  • 公式認知: Hugging Face からの正式な承認。

ノミネーションと選考基準

フェローシップへの入会は随時受け付けており、現在のフェローや Hugging Face チームのメンバーからのノミネーションに基づきます。選考の主な基準は、オープンソース機械学習の民主化への実績ある貢献です。

フェローの貢献例

プログラムは、以下を含む多様な貢献を認識します：

  • コミュニティ構築: María Grandury は、最大のスペイン語圏 NLP コミュニティを作り、ハッカソンを開催し、23 の Spaces、23 のデータセット、33 のモデルを生み出しました。
  • モデル開発: Manuel Romero は、Hugging Face Hub に 300 以上のモデルを貢献し、その中にはスペイン語のいくつかの最先端（SOTA）モデルも含まれます。
  • 技術的貢献: Aritra Roy Gosthipathy は、Transformers ライブラリに新しい TensorFlow アーキテクチャを追加し、Keras ツールの改善を行いました。
  • アドボカシーと教育: Vaibhav Srivastav は、ML4Audio ワーキンググループを率い、論文ディスカッションセッションを実施しました。
  • 長期的なメンテナンス: Bram Vanroy は、2019年9月以降、Transformers ライブラリに対して issue とプルリクエストを提供し続けています。
  • プロジェクト実装: Christopher Akiki は、Big Science、スプリント、ワークショップに貢献し、TF-coder などのプロジェクトを作成しました。
  • Space 開発: Ceyda DZnarel は、ButterflyGAN Space を含む成功した Hugging Face Spaces を開発しました。

オープンソース ML への貢献方法

まだフェローシップに参加していない方のために、Hugging Face はオープンソース ML エコシステムに貢献するためのいくつかの道筋を提案しています：

  • モデル共有: コンピュータビジョン、強化学習、またはその他の ML 分野のモデルを Hub にアップロードすること。
  • チュートリアルとドキュメント: fastai、Keras、Stable-Baselines 3 などのライブラリを使用したプロジェクトを作成したり、Hugging Face Course と Transformers のドキュメントを翻訳したりすること。
  • コミュニティ組織: 特定の言語やニッチ分野で ML を促進するためのローカルスプリントを開催すること。
  • 戦略的プロジェクト: 公式フェローシップドキュメントに記載された特定のプロジェクトに貢献すること。

プログラム FAQ と応募資格

  • 雇用形態: フェローは Hugging Face の従業員ではありません。
  • 学生の応募資格: 学生は Student Ambassador Program に応募することが奨励されています（応募締切は 2022年6月13日）。
  • スケジュール: 入会の固定された締切はなく、ノミネーションに基づく継続的なプロセスです。
  • 多様性と包括性: 本プログラムは、人種、宗教、肌の色、国籍、性別、性的指向、年齢、配偶者の有無、退役軍人のステータス、障害の有無に基づく差別を明確に禁止しています。

Sources