通过本文，你将学习使用 🤗 Transformers 构建图像相似性搜索系统。找出查询图像和潜在候选图像之间的相似性是信息检索系统的一个重要用例，例如反向图像搜索 (即找出查询图像的原图)。此类系统试图解答的问题是，给定一个 查询 图像和一组 候选 图像，找出候选图像中哪些图像与查询图像最相似。

欢迎使用 AI 进行游戏开发！ 在本系列中，我们将使用 AI 工具在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏。到本系列结束时，您将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中。本系列文章将向您展示如何将 AI 工具用于:

ILLA Cloud 是一个面向开发者的开源低代码开发平台，平台专注于帮助开发者快速建立企业内部应用，为开发者节约数据调用与页面设计的时间。平台具有面向开发者、数据整合、协同开发、灵活部署等功能与特点，通过少量代码输入以及拖拉拽等形式搭建此类定制化系统，降低开发者、工程师的研发成本。

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵...

但是这些图表没有提供任何直观的计算该模型的框架表示。当研究者对于 Transformer 如何工作抱有兴趣时，直观的获取他运行的机制变得十分有用。

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去年 12 月底，我们面向全球的开发者举办了 DreamBooth 编程马拉松活动。通过 DreamBooth，你可以使用少量的图像对文生图模型进行微调，将你「喂给」模型的图片信息进行命名，就可以通过「你的命名」+ 提示词生成各种各样的图片，比如将你的修狗照片喂给模型，就可以生成以它为主体的各种图片:

对于 🤗 Transformers 来说，这是激动人心的一年。2022 年，我们的每周活跃用户数量增加了两倍，最近的一周用户超过 100 万，平均每日 pip 安装量为 30 万🤯

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DreamBooth 是一种使用专门的微调形式来训练 Stable Diffusion 的新概念技术。一些人用他仅仅使用很少的他们的照片训练出了一个很棒的照片，有一些人用他去尝试新的风格。🧨 Diffusers 提供一个 DreamBooth 训练脚本。这使得训练不会花费很长时间，但是他比较难筛选正确的超参数并且容易过拟合。

于 11 月底正式开课的扩散模型课程正在火热进行中，在中国社区成员们的帮助下，我们组织了「抱抱脸中文本地化志愿者小组」并完成了扩散模型课程的中文翻译，感谢 @darcula1993、@XhrLeokk、@hoi2022、@SuSung-boy 对课程的翻译！

上周，Elixir 社区向大家宣布，Elixir 语言社区新增从 GPT2 到 Stable Diffusion 的一系列神经网络模型。这些模型得以实现归功于 刚刚发布的 Bumblebee 库。Bumblebee 库是使用纯 Elixir 语言实现的 Hugging Face Transformers 库。

每天，开发人员和组织都在使用 Hugging Face 平台上托管的模型，将想法变成用作概念验证（proof-of-concept）的 demo，再将 demo 变成生产级的应用。

想参与到<王婆卖瓜>最酷的AI社区</王婆卖瓜>，共同构建未来吗？今天，我们为大家分享 HuggingFace 的 2023 年实习生招募计划，内含大量远程职位、不限城市，希望可以有国内的同学申请或转发，与你未来的 Hugging Face 导师们共同研究 AI 和机器学习中的前沿问题。