测试HuggingFace ml-intern自主微调SAM模型

我测试了 @huggingface 的 ml-intern，给定提示：

"在有用的医学数据集上微调Segment Anything Model (SAM)。训练模型，并在Jupyter Notebook文件中提供全面教程。此外，创建一篇Hugging Face文章/博客记录所有工作。"

它完全自主地完成了所有工作：

- 通过hf_papers研究，搜索GitHub/HF Hub

- 找到HF数据集并编写微调脚本

- 使用HF计算资源训练（约1小时）

- 推送权重并撰写文章

以下是它生成的模型权重、代码和博客：

hf文章

https://huggingface.co/Mayank022/blog-fine-tuning-sam-medical-segmentation
…
模型权重

https://huggingface.co/Mayank022/sam-vit-base-kvasir-polyp-segmentation
…

很棒的工作 @akseljoonas，期待使用。