https://techllm.github.io/tags/huggingface/Recent content in HuggingFace on TechLLMHugokoFri, 29 May 2026 17:14:00 +0900https://techllm.github.io/posts/zerogpu-autonomous-agent-deploy/Fri, 29 May 2026 17:14:00 +0900https://techllm.github.io/posts/zerogpu-autonomous-agent-deploy/HuggingFace ZeroGPU와 AI 코딩 에이전트를 결합하면 월 9달러로 바이럴 AI 데모 앱을 자율 배포할 수 있다. Victor Mustar가 단일 에이전트 세션으로 LongCat 영상 Space를 2시간 만에 만든 실전 레시피.https://techllm.github.io/posts/reachy-mini-local-speech-to-speech-llm/Thu, 28 May 2026 14:14:00 +0900https://techllm.github.io/posts/reachy-mini-local-speech-to-speech-llm/Reachy Mini 로봇이 이제 클라우드 없이 대화한다. llama.cpp + Gemma 4, Silero VAD, Parakeet-TDT STT, Qwen3-TTS를 로컬에서 구동하는 완전 프라이빗 음성 파이프라인이다.https://techllm.github.io/posts/delta-weight-sync-trl-async-rl-sparse-safetensors/Wed, 27 May 2026 23:17:00 +0900https://techllm.github.io/posts/delta-weight-sync-trl-async-rl-sparse-safetensors/비동기 강화학습에서 매 단계 1TB를 전송하는 문제를 해결했다. BF16 가중치의 99% 이상이 한 단계에서 변하지 않는다. 변경된 부분만 희소 safetensors로 인코딩하면 1.2GB → 20MB로 줄어든다.https://techllm.github.io/posts/paddleocr-3-5-transformers-backend-document-ai/Wed, 27 May 2026 20:14:00 +0900https://techllm.github.io/posts/paddleocr-3-5-transformers-backend-document-ai/PaddleOCR 3.5가 Hugging Face Transformers를 추론 백엔드로 지원한다. engine='transformers' 한 줄로 PyTorch 스택과 자연스럽게 통합된다. RAG·Document AI·검색 파이프라인 구축에 직접 활용 가능하다.https://techllm.github.io/posts/ai-agent-glossary-harness-scaffold-terms/Wed, 27 May 2026 02:14:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ai-agent-glossary-harness-scaffold-terms/HuggingFace가 정리한 AI 에이전트 핵심 용어집. Harness·Scaffold·Agent·Policy·Context Engineering 등 현장에서 혼용되던 개념을 명확하게 구분한다.https://techllm.github.io/posts/agent-traces-as-memory/Fri, 22 May 2026 08:13:00 +0900https://techllm.github.io/posts/agent-traces-as-memory/에이전트가 코드를 짜고 결정을 내리는 시대, 그 과정의 흔적(trace)이 가장 밀도 높은 컨텍스트 기록이 된다. Hugging Face가 에이전트 트레이스를 영구 보관하는 방법을 제안한다.https://techllm.github.io/posts/hf-continuous-async-batching/Sat, 16 May 2026 08:27:00 +0900https://techllm.github.io/posts/hf-continuous-async-batching/GPU가 멀쩡히 켜져 있는데 24%는 그냥 낭비된다. CUDA 스트림과 이벤트로 CPU·GPU를 동시에 돌리는 비동기 연속 배칭의 원리를 처음부터 설명한다.https://techllm.github.io/posts/reachy-mini-agentic-appstore/Mon, 11 May 2026 09:30:00 +0900https://techllm.github.io/posts/reachy-mini-agentic-appstore/Hugging Face가 오픈소스 데스크톱 로봇 Reachy Mini용 에이전틱 앱스토어를 출시했다. 자연어로 설명하면 AI 에이전트가 코드를 작성·테스트·배포한다. 78세 비개발자도 앱을 만든 시대가 됐다.https://techllm.github.io/posts/transformers-to-mlx-agent-skill/Sun, 10 May 2026 17:30:00 +0900https://techllm.github.io/posts/transformers-to-mlx-agent-skill/HuggingFace가 transformers 모델을 mlx-lm으로 포팅하는 AI 스킬을 공개했다. PR 폭증 시대에 코드 품질을 지키는 방법과 에이전트 시대 오픈소스 기여의 새 기준을 제시한다.https://techllm.github.io/posts/ai-eval-costs-new-compute-bottleneck/Sun, 10 May 2026 09:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/ai-eval-costs-new-compute-bottleneck/HAL 리더보드는 9개 모델 평가에 4만 달러를 썼다. PaperBench 1회 실행 비용은 9,500달러. AI 평가 비용이 학계와 안전 기관이 감당할 수 없는 수준에 도달했다.https://techllm.github.io/posts/deepinfra-huggingface-inference-provider/Thu, 07 May 2026 11:00:00 +0900https://techllm.github.io/posts/deepinfra-huggingface-inference-provider/업계 최저 수준의 토큰 단가를 내세운 서버리스 AI 추론 플랫폼 DeepInfra가 Hugging Face Hub의 공식 Inference Provider로 합류했습니다. DeepSeek V4 Pro, Kimi-K2.6 등 100개 이상의 모델을 HF 토큰 하나로 바로 사용할 수 있습니다.https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/Fri, 01 May 2026 17:12:00 +0900https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/Hugging Face 영상 Multi-Agent AutoResearch with Open Source Models를 바탕으로, Karpathy의 AutoResearch를 오픈소스 모델과 OpenCode 하네스로 재구성하는 방법과 핵심 인사이트를 정리한다.