Hugging Face 펠로우십 프로그램 발표

Hugging Face는 오픈소스 머신러닝(ML) 생태계의 뛰어난 기여자를 역량 강화하도록 설계된 네트워크인 펠로우십 프로그램을 도입했습니다. 이 프로그램은 핵심 기여자의 영향을 확대하고 다른 사람들이 머신러닝 민주화에 참여하도록 영감을 주는 것을 목표로 합니다.

프로그램 목표 및 구조

Hugging Face 펠로우십은 머신러닝에 대한 풀뿌리 기여를 지원하도록 설계되었습니다. 경직된 구조를 따르기보다는 각 펠로우의 개별적인 필요에 맞춘 지원을 제공하여 그들이 항상 수행하고 싶었던 프로젝트를 실행할 수 있도록 돕습니다.

펠로우에 대한 지원은 그들의 특정 관심사와 프로젝트에 맞게 맞춤화됩니다. 제공되는 혜택의 예는 다음과 같습니다:

펠로우십 입학은 지속적으로 진행되며 현재 펠로우 또는 Hugging Face 팀 구성원의 추천을 기반으로 합니다. 선정의 주요 기준은 오픈소스 머신러닝 민주화에 대한 입증된 기여입니다.

프로그램은 다음을 포함한 다양한 기여를 인정합니다:

커뮤니티 구축: María Grandury는 가장 큰 스페인어 NLP 커뮤니티를 만들고 해커톤을 조직하여 23개의 Spaces, 23개의 데이터셋, 33개의 모델을 만들었습니다.
모델 개발: Manuel Romero는 Hugging Face Hub에 300개 이상의 모델을 기여했으며, 그 중에는 스페인어 SOTA 모델도 포함됩니다.
기술 기여: Aritra Roy Gosthipathy는 Transformers 라이브러리에 새로운 TensorFlow 아키텍처를 기여하고 Keras 도구를 개선했습니다.
옹호 및 교육: Vaibhav Srivastav는 ML4Audio 작업 그룹을 이끌고 논문 토론 세션을 진행했습니다.
장기 유지보수: Bram Vanroy는 2019년 9월부터 Transformers 라이브러리에 이슈와 풀 리퀘스트를 기여하고 있습니다.
프로젝트 구현: Christopher Akiki는 Big Science, 스프린트, 워크숍에 기여했으며 TF-coder와 같은 프로젝트를 만들었습니다.
Space 개발: Ceyda Ç±narel는 성공적인 Hugging Face Spaces를 개발했으며, 그 중 ButterflyGAN Space도 포함됩니다.

아직 펠로우십에 참여하지 않은 사람들을 위해, Hugging Face는 오픈소스 ML 생태계에 기여할 수 있는 여러 경로를 제시합니다:

모델 공유: Computer Vision, Reinforcement Learning 또는 기타 ML 도메인 모델을 Hub에 업로드합니다.
튜토리얼 및 문서화: fastai, Keras, Stable-Baselines 3와 같은 라이브러리를 사용해 프로젝트를 만들거나 Hugging Face Course와 Transformers 문서를 번역합니다.
커뮤니티 조직: 특정 언어나 분야에서 ML을 촉진하기 위해 로컬 스프린트를 조직합니다.
전략적 프로젝트: 공식 펠로우십 문서에 나열된 특정 프로젝트에 기여합니다.

고용 상태: 펠로우는 Hugging Face 직원이 아닙니다.
학생 자격: 학생들은 Student Ambassador Program에 지원하도록 권장됩니다(지원 마감일은 2022년 6월 13일).
일정: 입학에 고정된 마감일이 없으며, 후보 추천을 기반으로 지속적으로 진행됩니다.
다양성 및 포용: 프로그램은 인종, 종교, 피부색, 출신 국가, 성별, 성적 지향, 연령, 혼인 여부, 베테랑 여부 또는 장애 상태를 근거로 한 차별을 명시적으로 금지합니다.