作者用 ML Intern 两天训出六个小模型，总花费约 103 美元

上周，我想要一个 Qwen-Image 2.1 自带的提示词重写器的小型版本。官方版本是一个 9B 模型，需要约 20 GB 内存，并且在写出哪怕一段文字之前要思考数千个 token。在 Hub 上，我只找到了同一个 9B 模型的压缩副本。于是我把想要的东西描述给 ML Intern，第二天我就得到了一个能在 CPU 上运行的 0.8B 版本。它 99.7% 的情况下返回有效输出，使用的 token 约为教师模型的四分之一。整个项目的算力开销，包括让 9B 模型为 8,797 条示例请求打标签，总共花了 16 美元。

在接下来的几天里，我用同样的方式又做了五个模型。每一个都始于 HuggingChat 中开启 ML-intern 的一条消息，每一个最终都成为 Hub 上的公开模型，并在模型卡中附有评估结果。ML-intern 会规划工作，在花任何钱之前先向我申请预算，在正式任务之前先跑一个小测试，然后在 Hugging Face 硬件上训练、评估并发布。

我如何给 ML Intern 写提示词

第一条消息是我投入精力的地方。我为下面分享的 citrus 模型写的第一条提示词大约 450 词。到我的第 6 个项目时，它已接近 2,000 词，因为每个项目都教会了我一些想用在下一个项目里的东西。全部七条提示词都在 GitHub 的 yvrjsharma/ml-intern-prompts 上，完全按照我写的样子。

一条提示词以一句话的想法开头，并说明我为什么想要它。然后它列出确切的部分：数据集、基础模型、训练脚本。任何我已经核实过的内容都放在一个标题下，标题字面上写着“已核实事实，不要重新推导”，这样智能体就把预算花在工作上，而不是重新发现我已经知道的东西。对于那个相机角度 LoRA，这一节列出了哪个训练器刚刚添加了透明图像支持，以及哪些开放的 GitHub issue 让备用训练器存在风险。

提示词中有两行至关重要。第一行要求在任何训练之前先给出基线。例如，citrus 提示词写道：“还要在训练前报告基础模型在同一指标上的零样本得分，这样我们就能看到增益。”没有它，你只会得到一个训练好的模型，却不知道它是否比你一开始的模型更好。第二行是一个附带检查的冒烟测试。对于图像 LoRA，我要求先训练 50 步，然后检查保存的权重是否真的发生了变化，之后才为完整运行付费。

在提示词末尾，我列出预期的交付物并限制成本。我定义模型卡中应包含什么，并加入这样的指令：“总支出上限为 12 美元，超出前先问我。”因为 ML-intern 每项任务都以零美元预算开始，并且在执行付费任务前需要许可，所以这个支出限制会被严格执行。当你省略预算时，智能体会根据项目规模建议几条路径，并问你想选哪一条。

你不一定第一次就需要所有这些。例如，我的 citrus 简报里没有已核实事实部分，ML Intern 仍然产出了一个模型，把 Qwen3.5-2B 模型的准确率提高了两倍多。让我带你看看我在短短几天内用 ML-Intern 构建的 6 个东西。

1. 一个了解你所在领域的模型

通用视觉模型可以描述一片发黄的柑橘叶。然而，要判断这是螨虫问题还是缺镁，以及给出生物和非生物的治疗方法，却非常困难。借助 Claude，我整合了一个训练数据集，它合并自 Hub 上 Project-AgML 组织托管的三个来源。最终得到的 citrus-disease-vlm-instruct 是一个数据集，包含 3,017 张标注图像，覆盖 21 种不同的害虫、病害、营养缺乏及治疗方法。ML-intern 使用这些样本完成了 Qwen3.5-2B 的微调，并事先对基础模型做了基准测试。

在 335 张测试照片上，基础模型正确识别问题的比例为 14.9%。在一张 A10G 上训练两个 epoch 后，微调模型达到了 52.8%。算力成本约 1.90 美元。

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2. 一个能画出你的角色的模型

图像模型认识很多角色。但以 Hugging Face 品牌资产的扁平风格绘制的 Huggy，并不在其中。我让 ML-Intern 基于 FLUX.2 klein base 4B 训练一个 LoRA，训练数据是来自 Chunte/huggy_for_training 数据集的 84 张带说明的绘图。

该智能体每 100 步保存一个检查点，并用每个检查点绘制同一组提示词，这让选择变得容易。第 200 步是 Huggy 首次完全符合模型设定的检查点。从第 500 步开始，Huggy 的风格开始渗入与 Huggy 无关的提示词中！训练好的 LoRA 在 4 步的蒸馏 klein 模型上同样有效。算力成本约 7.60 美元。

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3. 一个会新技巧的模型

1. 相机角度 LoRA 是早期 Qwen-Image 模型最受社区欢迎的附加组件之一。你可以给模型一张物体的图片，并要求从左侧 45 度角查看它。在 Qwen-Image 2.1 模型发布几天后我查看时，还没有人做过，于是我让 ML-intern 来构建它。

ML-intern 从 Google Scanned Objects 中渲染了 1,030 个扫描的家居物品，每个物品 24 个角度，共 24,722 张透明图像，在一个成本仅几美分的 CPU 任务上完成。它随后最终确定了 461 个物品用于训练、40 个留作测试，以及 1,844 个前后对比训练对，均匀分布在 23 条相机指令上。

训练在一张 A100 上运行了 2,000 步，耗时约 90 分钟（约 3.75 美元）。整个项目耗时约半天、48 个任务，其中还包括因缺少软件包或路径错误而失败、不得不由 ML-Intern 重新提交的任务。总算力成本约 16 美元。

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1. Doodle-in LoRA 是另一个很酷的想法。上传一张带有洋红色涂鸦的照片，并添加一段指明某个物体的简短提示词。该 LoRA 会用该物体替换涂鸦，同时保持原始光照和构图一致。

此前没有现成的数据集，因此我的提示词描述了如何制作一个。从 Open Images 中的真实照片开始，用 LaMa 修复模型移除一个物体，并在该物体原本所在的位置画一个涂鸦。未改动的照片作为目标。ML-intern 在 CPU 沙盒中编写并测试了配对构建脚本，然后将其作为 GPU 任务运行，同时记录了每张源照片的作者和许可证。它构建了 6,042 个训练对和一个 160 对的测试集，其中 40 个测试对来自完全排除在训练之外的 23 个物体类别。

在训练之前，它单独测量了基础模型以及搭配 Viggle turbo LoRA 时的表现，并检查了批量运行编辑是否会生成完全相同的图像，这使得评估成本更低。训练在单张 A100 上运行了 2,000 步，耗时 1 小时 38 分钟（约 4 美元），在 48 个测试对上比较保存的检查点后选择了第 500 步。

搭配 Viggle turbo LoRA 在 6 步时，LoRA 表现非常好。67.5% 的物体在绘制位置被检测到，每次编辑耗时 4.7 秒。来自 23 个未见类别的物体与其他类别一样可靠（65.0% 对 64.2%）。该项目耗时略超过一天，共 59 个任务。总计算成本约 24 美元。

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4. 适合你设备的模型

1. 本文开头的 Pocket Rewriter 是第一个。ML-intern 首先通过 Inference Providers 使用一个小型指令模型生成了 8,797 条简短图像请求，遵循我提示词中设定的混合类型：照片、海报、标志、信息图等，其中约三分之一要求引号中的精确文字，许多使用英语以外的语言。随后 9B 教师模型在一张 A100 上重写了所有这些请求，耗时 2 小时 37 分钟（约 6.50 美元）。经过质量筛选后，选出了 1,840 个示例用于训练数据集。

训练 0.8B 和 2B 学生模型分别在 A10G 上耗时 12 和 18 分钟（两者共 0.75 美元）。0.8B 还以 812 MB 的 GGUF 文件形式发布，可在 CPU 上运行。该项目耗时约 11 小时，共 24 个任务。总计算成本约 16 美元。

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1. Agate-Preview-002-4step 是第二个。Logolabs 的 Agate Preview 002 是一个 260M 参数的文本到图像模型，小到足以在浏览器中运行，但它需要 50 步并带引导，即每张图像 100 次网络前向。我让 ML-intern 将其蒸馏到仅 4 次前向！

这用了两次运行。第一次将 155,000 张训练图像缓存为潜变量，将引导烘焙进模型，然后分阶段将步数从 16 降到 8 再降到 4，全部在 A100 上完成。4 步学生模型在 GenEval 和 FID 上以相同的 4 步击败了教师模型，之后 ML-intern 将其导出为 ONNX 以供浏览器使用。这次运行耗时约 13 小时，花费 22 美元。

我进行了第二次训练运行，让 ML-Intern 进一步改进 4 步学生模型。它随后用 16 步的教师模型又生成了 24,000 个图像对，并针对这些数据对 4 步学生模型微调了约一小时。GenEval 从 0.509 提升到 0.536，而教师模型在 50 步时为 0.563，仅用 4 步（四分之一的计算量）。ML-intern 重新导出了浏览器版本。第二次运行耗时约 8 小时。两次运行的总计算成本约 37 美元。

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花费多少

这些是每次会话所报告的 GPU 和 CPU 作业费用。

动手做一个

ML-intern 已在 HuggingChat 中上线。开启 ML-intern 模式并粘贴提示词。如果你想找个起点，我的示例提示词可以随意复制。从一个你希望存在的模型和一个你已有的数据集（或你能描述出来的数据集）开始。给它一个小预算，要求它给出基线并做一次冒烟测试，在提高上限之前先看看返回的结果。

如果你用它做出了什么，请在 X 上分享并标记 @Gradio 和 @HuggingFace。我们很想看到你做出的那些别人不会想到为你构建的模型。