以下是为您整理的关于 Hugging Face 的教程：
在“AIGC Weekly #41”中，有一个非工程师指南：训练 LLaMA 2 聊天机器人的教程。它展示了如何使用 Hugging Face 提供的服务来训练和部署一个基于 LLM 的聊天机器人，无需任何代码知识。具体分为三个步骤：使用 AutoTrain 服务在线训练一个 LLM 模型；然后使用 ChatUI 服务将训练好的模型部署成一个可通过网页聊天的机器人；最后介绍了 Hugging Face 为普通用户提供的一些工具，比如 Spaces、AutoTrain、ChatUI 等，目的是让更多人能参与和利用机器学习。 在“AIGC Weekly #32”中，有一个由吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的短期课程，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中，介绍了在下载大模型之前的两个重要开源社区：HuggingFace 和 ModelScope（魔搭社区）。HuggingFace 是一家成立于纽约的 AI 研究公司，以其开源项目 Transformers 库而闻名，该库聚焦于自然语言处理（NLP）和机器学习，并支持超过 100 种语言的模型。HuggingFace 强调社区协作，致力于使 AI 更加民主化，为研究人员和开发者提供强大的工具，以推动人工智能技术的进步和应用。ModelScope（魔搭社区）是由中国的科技巨头阿里巴巴集团旗下的阿里云推出的一个开源平台。该平台专注于提供各种 AI 模型，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉和音频处理。ModelScope 旨在简化 AI 模型的开发和部署过程，使技术更加透明和容易访问，特别是为中国的开发者和研究机构提供支持。这两个平台可以简单理解为开源大模型的仓库，从这些平台可以下载到各种开源的大模型。其区别可以类比于 github 和 gitee 的区别：HuggingFace 是国际上的平台，而 ModelScope 则是国内的平台。此外，还包括创建下载大模型的 Python 脚本文件：download.py 以及执行 Python 脚本下载大模型的步骤。出现相应界面则代表模型开始下载，预计下载 5 分钟，下载完成会有相应提示。