Estagiário de ML no Slack

O ML Intern pode funcionar pelo Slack. Mencione @ML Intern em uma thread ou envie uma mensagem direta para ele, e ele executa o mesmo agente do HuggingChat usando sua própria conta do Hugging Face. Por exemplo:

@ML Intern pegue o modelo que liguei acima e crie um Espaço Gradio para ele.

Adicione o ML Intern ao seu workspace

Abra huggingface.co/chat/slack/install e clique em Allow. Se o seu workspace exigir aprovação de aplicativo, o Slack exibirá Request to install em vez disso. Assim que um administrador aprovar, abra o link novamente para concluir.
Após a instalação, o ML Intern envia uma mensagem de boas-vindas para você.
Para usá-lo em um canal, abra os detalhes do canal, vá para Agentes e aplicativos e adicione ML Intern.

Workspaces que permitem apenas apps do Slack Marketplace não podem instalar o ML Intern. No Enterprise Grid, instale-o em cada workspace separadamente, e não em toda a organização.

Conecte sua conta do Hugging Face

Todos os usuários do bot conectam sua própria conta do Hugging Face. Ninguém compartilha uma conta.

Mencione o ML Intern. Na primeira vez, ele responde com um link privado Connect Hugging Face que apenas você pode ver.
Faça login no Hugging Face e confirme a conexão. Confirme apenas um link que você mesmo solicitou. O link expira após dez minutos.
Mencione o ML Intern novamente para iniciar sua tarefa.

Depois de conectar:

Você paga pelo trabalho. A inferência e o uso de computação utilizam sua conta e seguem suas configurações de faturamento do HuggingChat, permitindo que você fature para uma organização. O ML Intern publica repositórios e Spaces no seu nome de usuário, a menos que você instrua o contrário.
As sessões aparecem no seu histórico do HuggingChat. O botão Abrir no HuggingChat no cartão de status de uma thread exibe a sessão completa. Ela é somente leitura lá, então continue trabalhando no Slack.
Você pode usar seus próprios servidores MCP. Marque a caixa ao conectar ou use o alternador em huggingface.co/chat/slack/connect para fornecer aos sessões do Slack os servidores MCP que você ativou no HuggingChat. Os resultados das ferramentas podem ser publicados na thread, onde todos nela podem lê-los.

Para desconectar, acesse huggingface.co/chat/slack/connect. A desconexão impede novas solicitações, mas não cancela execuções ou Jobs que já estão em andamento.

Trabalhando com ML Intern

Cada thread é uma sessão própria, com sua própria conversa, arquivos e orçamento de computação. DMs são sessões privadas.
O ML Intern lê a thread. Ele lê suas mensagens e os arquivos anexados na thread, até 200 mensagens. Ele não lê outros canais ou threads vinculadas. Anexe até 10 arquivos por solicitação (10 MB cada, 25 MB no total), por exemplo, uma imagem para ler ou um CSV para trabalhar.
Resposta para acompanhamento. Em uma thread iniciada por você, suas respostas vão para o ML Intern sem uma menção. Enquanto ele está trabalhando, uma resposta direciona a execução atual. Para publicar algo na thread que não é destinado ao ML Intern, inicie a mensagem marcando a pessoa ou o grupo para quem é.
Faça perguntas laterais com /btw. Por exemplo, @ML Intern /btw which job is running? obtém uma resposta rápida sem interromper a execução, e a execução nunca a vê.
Mude de rumo. Se o ML Intern estiver aguardando uma resposta, enviar uma nova solicitação ignora a pergunta e inicia um novo turno na mesma thread.

O ML Intern adiciona 👀 à sua mensagem quando ele assume uma solicitação e ✅ quando termina.

O cartão de status

Cada solicitação recebe um cartão de status na thread. O cartão mostra se o ML Intern está trabalhando, aguardando você ou concluído, quanto tempo a solicitação levou e quanto de computação foi gasto em relação ao seu orçamento. As atualizações de progresso e o resultado final são postados abaixo dele. Os botões do cartão permitem que você:

Parar assistente: interrompe a execução. Os trabalhos que ele já lançou no Hub continuam em execução, portanto, cancele-os na sua página de Trabalhos, se necessário.
Repetir: reexecuta uma solicitação que falhou ou foi interrompida. Isso pode repetir o cálculo, então verifique seus Jobs primeiro.
Baixar trilha: obtenha a conversa completa como um arquivo JSONL, enviado a você por mensagem direta.
Abrir no HuggingChat: veja a sessão, incluindo as chamadas de ferramentas e os resultados.

Perguntas e orçamentos

O ML Intern às vezes pede que você escolha entre opções antes de continuar. Perguntas curtas exibem suas opções como botões na conversa: selecione uma para cada pergunta e, em seguida, clique em Enviar respostas. Formulários mais longos abrem com Responder perguntas. Use Outra resposta para digitar sua própria resposta.

Cada thread inicia com um orçamento de computação de $0, portanto o ML Intern não pode iniciar Jobs ou sandboxes até que você aprove um orçamento. Quando precisa de computação, ele solicita com o valor que propõe, e a escolha dessa opção o aprova. O orçamento cobre apenas Jobs e sandboxes. A inferência é cobrada separadamente. Consulte Set a compute budget para saber como os orçamentos funcionam.

Compartilhando um thread com outras pessoas

A pessoa que menciona o ML Intern pela primeira vez em uma thread é a proprietária daquela sessão, pois ela é executada na conta dela no Hugging Face. Em uma thread de sessão:

Apenas o proprietário pode fazer solicitações, responder perguntas, aprovar orçamentos, interromper ou repetir execuções e baixar o rastro.
Outras pessoas podem ler as respostas do ML Intern, mas suas mensagens e arquivos nunca chegam até ele. Para usar algo que um colega publicou, cite ou cole o conteúdo na sua própria mensagem. Para que o ML Intern trabalhe em nome deles, eles devem iniciar o próprio thread.
Todos no canal podem ler as respostas do ML Intern, incluindo pessoas de outras organizações em canais do Slack Connect. Tenha isso em mente ao perguntar sobre repositórios ou dados privados.

Pessoas de outras organizações em um canal do Slack Connect podem usar o ML Intern lá com suas próprias contas do Hugging Face. Convidados e bots não podem usá-lo.

Executando seu próprio bot do Slack

O bot faz parte do Chat UI, então você também pode executá-lo em seu próprio deployment. Você pode executá-lo com contas pessoais, como o HuggingChat, ou com um único token do Hugging Face compartilhado para toda a empresa. Para a configuração, consulte o guia de integração com o Slack.

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