Le premier candidat à la sortie de Transformers v5 est disponible 🔥 La plus grande sortie de ma vie. Cela fait cinq ans depuis la dernière version majeure (v4). De 20 architectures à 400, de 20k téléchargements quotidiens à 3 millions. La sortie est énorme, avec tokenisation (pas de tokenizers lents !), modélisation et traitement.

Nous recrutons un ingénieur dédié à l'un des projets les plus importants de l'équipe Transformers : 📣 l'extension des tests et de l'intégration continue 📣. Avec des projets comme transformers, PyTorch ou vLLM qui croissent en taille et en portée, la configuration des tests et l'intégration continue évoluent également. Quelques chiffres pour mettre cela en perspective : - Transformers a 100-150k+ tests - L'ensemble de la suite s'exécute en 21 heures - Sur une flotte de machines sur de nombreuses plateformes différentes Faire fonctionner cela de manière efficace et fiable en fait l'un des projets les plus importants de notre écosystème. Cela nécessite de prendre régulièrement du recul pour repenser et étendre le système. Dans ce rôle, vous travailleriez directement avec tous les ingénieurs de l'équipe pour intégrer leurs tests dans votre architecture. Vous auriez une vue d'ensemble et permettriez à Transformers de se développer au fil des ans. Nous avons eu la chance d'avoir @ydshieh à la tête de cet effort ; nous recherchons une deuxième personne pour rejoindre l'équipe. Si vous êtes quelqu'un qui : - a de l'expérience avec le ML moderne - considère l'intégration continue et les tests comme un projet impactant à part entière plutôt que comme une réflexion après coup - croit en une architecture orientée vers la croissance, plutôt qu'en des tests atomiques uniques en isolation Alors n'hésitez pas à me contacter, j'aimerais discuter.

oLLM : une bibliothèque Python légère pour l'inférence LLM construite sur des transformers 🔥 Exécutez qwen3-next-80B, GPT-OSS, Llama3, sur du matériel grand public. Un travail incroyable de la part d'Anuar !