Hugging Face ML Intern：一句提示词一周训练 6 个模型仅花约 100 美元

Gradio · x · 2026-10-10

Gradio（Hugging Face）推出 ML Intern：一个能把一句话需求变成已训练、已评测并发布到 Hub 上的模型的智能体。它会规划任务、在花钱前先要预算、先做冒烟测试，再训练、评测并发布到 Hugging Face 硬件上。

官方称一周内用它训练了 6 个模型，算力成本约 100 美元。后续帖还公开了全部 6 个模型的提示词、执行过程和完整账单。其中一例：为替代 Qwen-Image 2.1 自带的 9B 提示词改写模型，用 9B 蒸馏标注 8797 条样本后训练出 0.8B 小模型，可在 CPU 上运行，有效输出率 99.7%，token 用量约为教师模型的四分之一，总成本仅 16 美元。