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Xet
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Hugging Face 通过新的数据循环系统简化 AI Agent 工作流
Hugging Face 推出了一个新系统，使 Agent 能够持续记录、训练和部署模型。该系统利用 Strands Agents、LeRobot 和 Hugging Face Storage Buckets 创建了一个高效的数据循环。该过程包括记录演示、将更改的字节上传到 Storage Bucket 进行同步，然后直接从 Hub 流式传输数据集进行训练，无需完全下载。最后，将训练好的检查点以最小的更改部署回硬件。
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Hugging Face 和 SkyPilot 集成，实现零出口云 AI 工作负载
Hugging Face 和 SkyPilot 已合作，使用户能够在任何云上运行 AI 工作负载，同时在 Hugging Face 上存储数据，且无出口费用。此次集成使得存储在 Hugging Face Hub 上的模型和数据集可以直接被运行在各种云提供商、Kubernetes 或本地系统上的 SkyPilot 作业访问。该系统利用 Hugging Face 的 hf-mount FUSE 后端进行惰性、字节级数据获取，确保 GPU …
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Hugging Face 将模型存储从 Git LFS 迁移到 Xet
Hugging Face 正在将其模型和数据集托管平台 Hugging Face Hub 从 Git Large File Storage (LFS) 迁移到 Xet，这是一个专为大文件设计的新版本控制系统。此举旨在提高管理 AI 模型相关海量数据的性能和可扩展性。迁移过程预计将是渐进式的，用户将收到通知并获得迁移指导。