Distilasi Model Lokal Menggunakan Agentic Prompt Workflows

Yuvraj Sharma dan Abubakar Abid memanfaatkan alat agentic HuggingChat bernama ML-intern untuk mengubah model besar menjadi varian kecil yang dapat berjalan di CPU. Dengan biaya komputasi enam belas dolar, sistem ini memproses prompt dan dataset awal, menangani pelatihan dan evaluasi, serta menghasilkan model seperti Qwen-Image rewriter 0.8B untuk menggantikan teacher model berukuran 20GB. Proses ini mengandalkan specification prompt terperinci yang menegakkan pengujian baseline dan batas anggaran yang ketat.

Pendekatan ini layak dicoba jika Anda rutin membutuhkan model khusus tugas yang pas di hardware lokal tanpa biaya API. Kekurangannya adalah kualitas output bergantung sepenuhnya pada penulisan prompt terstruktur hingga dua ribu kata, termasuk fakta terverifikasi dan smoke test. Lewati cara ini jika Anda lebih menyukai alat instan atau tidak ingin mengkurasi dataset pelatihan.

sumber: huggingface.co/building-with-ml-intern

my other side: setyadi.com