Hugging Face blogunda 8 Ekim 2026’da yayımlanan yazıda Yuvraj Sharma ve Abubakar Abid, ML Intern adlı ajanla “var olmayan modelleri” nasıl kendileri ürettiklerini anlattı. Sharma, birkaç gün içinde ML Intern’e yedi küçük model ve LoRA eğittirdiğini, oturumlarda raporlanan GPU ve CPU iş ücretlerinin toplamının yaklaşık 103 dolar olduğunu belirtiyor. ML Intern, HuggingChat’te bir mod olarak sunuluyor.
Başlangıç noktası: 20 GB’lık bir yeniden yazıcı
Sharma, Qwen-Image 2.1 ile gelen istem yeniden yazıcının (prompt rewriter) küçük bir sürümünü istediğini anlatıyor. Resmi model 9 milyar parametreli, yaklaşık 20 GB bellek gerektiriyor ve tek bir paragraf yazmadan önce binlerce token “düşünüyor”. ML Intern, küçük bir instruct modelle 8.797 kısa görsel isteği üretti; 9B öğretmen model bunları tek bir A100’de 2 saat 37 dakikada yeniden yazdı (yaklaşık 6,50 dolar). Kalite filtresinden sonra 1.840 örnek seçildi. 0,8B ve 2B öğrenci modellerin eğitimi bir A10G’de 12 ve 18 dakika sürdü; 0,8B model CPU’da çalıştırmak için 812 MB’lık bir GGUF dosyası olarak da yayımlandı. Projenin toplam maliyeti yaklaşık 16 dolar.
Öne çıkan projeler
Narenciye hastalığı modeli: Project-AgML kaynaklarından birleştirilen, 21 zararlı, hastalık, besin eksikliği ve tedavi kategorisinde 3.017 açıklamalı görselden oluşan veri setiyle Qwen3.5-2B ince ayarlandı. 335 test fotoğrafında temel model doğru sorunu yüzde 14,9 oranında bilirken, bir A10G’de iki epoch sonrası model yüzde 52,8’e ulaştı. Maliyet yaklaşık 1,90 dolar.
Huggy LoRA: FLUX.2 klein base 4B üzerinde, Hugging Face maskotu Huggy’nin 84 etiketli çizimiyle eğitilen LoRA, yaklaşık 7,60 dolara mal oldu. Ajan her 100 adımda bir kontrol noktası kaydedip aynı istemlerle çizim yaptı; 200. adım Huggy’nin tam oturduğu ilk nokta oldu.
Kamera açısı LoRA’sı: Qwen-Image 2.1 için henüz kimsenin yapmadığı kamera açısı LoRA’sı için ML Intern, Google Scanned Objects’ten 1.030 nesneyi 24 açıdan render ederek 24.722 şeffaf görsel üretti. Eğitim bir A100’de yaklaşık 90 dakika sürdü; başarısız işler dahil 48 iş ve toplam yaklaşık 16 dolar harcandı.
Doodle-in LoRA: Fotoğraftaki macenta karalamayı istenen nesneyle değiştiren LoRA için ajan, Open Images fotoğraflarından nesne silip yerine karalama çizerek 6.042 eğitim çifti üretti. Viggle turbo LoRA ile 6 adımda nesnelerin yüzde 67,5’i çizildiği yerde tespit edildi; toplam maliyet yaklaşık 24 dolar.
Agate 4 adım: Logolabs’ın 260 milyon parametreli, 50 adım gerektiren Agate Preview 002 modeli 4 adıma damıtıldı. İkinci turdan sonra GenEval skoru 0,509’dan 0,536’ya çıktı; öğretmen modelin 50 adımdaki skoru 0,563. Model tarayıcıda çalışacak şekilde ONNX’e aktarıldı. İki turun maliyeti yaklaşık 37 dolar.
İstem yazma önerileri
Sharma, çabasının çoğunu ilk mesaja harcadığını söylüyor; ilk istemi yaklaşık 450 kelimeyken altıncı projede 2 bin kelimeye yaklaşmış. Önerileri arasında doğrulanmış bilgileri “yeniden türetme” başlığı altında vermek, eğitimden önce temel modelin aynı metrikteki skorunu ölçtürmek, tam eğitimden önce 50 adımlık bir duman testi yaptırmak ve harcama limiti koymak var. ML Intern her göreve sıfır dolar bütçeyle başlıyor ve ücretli işleri çalıştırmadan önce izin istiyor. Yazara ait yedi istem GitHub’da yvrjsharma/ml-intern-prompts deposunda paylaşıldı.
Kaynak: Hugging Face Blog: The model that didn’t exist, so you made it yourself
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!