huggingface/ml-intern

Archived — ML Intern is no longer maintained. Continue with HuggingChat.

解决的问题

此仓库之前托管了 ML Intern，该工具现已整合到 HuggingChat 应用中。该项目已存档，因为其代码和功能现在位于 chat-ui 仓库中，因此用户不再需要这个单独的仓库。

README 仅说明 ML Intern 已移至 HuggingChat 仓库。要使用它，您可以访问提供的 HuggingChat 链接并启用 ml-intern 模式。此处未提供原始实现的技术细节。

希望在 HuggingChat 中使用 ML Intern 的用户，或之前跟踪此仓库并需要关注 chat-ui 代码库以获取最新版本的开发者。

Dispatch
Hugging Face ML Intern：自动化模型开发与蒸馏
Hugging Face 推出 ML Intern，这是一个集成在 HuggingChat 中的代理工作流，用户可通过自然语言提示在 Hugging Face 硬件上规划、训练、评估并发布自定义机器学习模型和 LoRA。
Dispatch
开源 LLM 作为 LangChain 代理
Hugging Face 展示了开源 LLM，特别是 Mixtral-8x7B，已经能够驱动代理工作流，并在通用推理任务中超越 GPT-3.5。
Dispatch
Hugging Face 小型代理：用 50 行代码构建基于 MCP 的代理
Hugging Face 演示了如何使用模型上下文协议（MCP）和 InferenceClient 构建功能性 AI 代理，将核心代理逻辑简化为一个简单的 while 循环。
Dispatch
Hugging Face 开源 DeepResearch
Hugging Face 已开源一个框架，以复现 OpenAI 的 Deep Research 能力，使用代码原生的 agentic 方法在 GAIA 基准上取得了 55.15% 的得分。
Dispatch
Hugging Face Python 版 Tiny Agents
Hugging Face 推出了 Python 版 Tiny Agents，这是一种轻量级的代理框架，基于模型上下文协议（MCP），能够让大型语言模型以最少的代码与外部工具交互。