使用 llama.cpp 在本地运行的自动化 AI 研究员

大家好，我很高兴分享 ml-intern，这是一个为代理提供与 Hugging Face 开源库（transformers、datasets、trl 等）和 Hub 基础设施更紧密集成的工具：[https://github.com/huggingface/ml-intern](https://github.com/huggingface/ml-intern) 该工具非常简单（基本上是工具 + 系统提示），我们最初是为 Claude Opus 构建的。然而，现在开源模型在代理工作流方面变得非常出色，我刚刚增加了对通过 llama.cpp 或 ollama 运行本地模型的支持。正如您在视频中所见，Qwen3.6-35B-A3B 能够通过编排 CPU/GPU 沙箱和 Hub 上的任务，端到端地对模型进行 SFT。我觉得这非常棒，因为现在我们可以让 AI 研究员在笔记本电脑上全天候运行，而无需担心令牌限制 :) 无论如何，希望这对社区有用，如果有任何您希望我们加入的功能，请告诉我。