ML-intern 如何构建原本不存在的定制模型
作者使用 HuggingChat 中的 ML-intern，在几天内构建并发布了六个定制模型，覆盖微调、LoRA、蒸馏和端侧运行。文章总结了提示词中加入基线、冒烟测试和预算上限的做法，六个项目的 GPU 与 CPU 作业总成本约 USD 103。
推荐理由：文章用六个项目拆解 ML-intern 从数据准备到训练、评估和发布的流程，并给出基线、冒烟测试与预算控制等可复用的提示词设计方法。
作者使用 HuggingChat 中的 ML-intern，在几天内构建并发布了六个定制模型，覆盖微调、LoRA、蒸馏和端侧运行。文章总结了提示词中加入基线、冒烟测试和预算上限的做法，六个项目的 GPU 与 CPU 作业总成本约 USD 103。
推荐理由：文章用六个项目拆解 ML-intern 从数据准备到训练、评估和发布的流程，并给出基线、冒烟测试与预算控制等可复用的提示词设计方法。