ML-стажёр в Slack

ML Intern может работать из Slack. Упомяните @ML Intern в ветке или отправьте личное сообщение, и он запустит того же агента, что и HuggingChat, используя вашу учетную запись Hugging Face. Например:

@ML Intern возьмите модель, которую я привёл выше, и создайте для неё Gradio Space.

Добавьте ML Intern в ваше рабочее пространство

Откройте huggingface.co/chat/slack/install и нажмите Allow. Если для вашей рабочей области требуется одобрение приложения, Slack отобразит Request to install. После того как администратор одобрит запрос, снова откройте ссылку, чтобы завершить установку.
После установки ML Intern отправляет вам приветственное личное сообщение.
Чтобы использовать его в канале, откройте сведения о канале, перейдите в раздел Агенты и приложения и добавьте ML Intern.

Рабочие пространства, в которых разрешены только приложения из Slack Marketplace, не позволяют установить ML Intern. В Enterprise Grid устанавливайте его отдельно в каждом рабочем пространстве, а не на уровне всей организации.

Подключите свой аккаунт Hugging Face

Каждый, кто использует бота, подключает собственный аккаунт Hugging Face. Никто не использует общий аккаунт.

Упомяните ML Intern. В первый раз он ответит приватной ссылкой Connect Hugging Face, которую видите только вы.
Войдите в Hugging Face и подтвердите подключение. Подтверждайте только ту ссылку, которую запросили сами. Ссылка истекает через десять минут.
Снова упомяните ML Intern, чтобы начать выполнение задачи.

После подключения:

Вы платите за работу. Инференс и вычисления выполняются от вашего имени и подчиняются вашим настройкам биллинга в HuggingChat, что позволяет выставлять счета организации. ML Intern публикует репозитории и Spaces под вашим именем пользователя, если вы не укажете иное.
Сессии отображаются в истории HuggingChat. Кнопка Open in HuggingChat на статусной карточке треда показывает полную сессию. Там она доступна только для чтения, поэтому продолжайте работу в Slack.
Вы можете подключить собственные MCP-серверы. Отметьте соответствующий флажок при подключении или используйте переключатель на huggingface.co/chat/slack/connect, чтобы предоставить сессиям Slack доступ к MCP-серверам, которые вы включили в HuggingChat. Результаты работы инструментов могут публиковаться в треде, где их смогут прочитать все участники.

Чтобы отключиться, перейдите на huggingface.co/chat/slack/connect. Отключение останавливает новые запросы, но не отменяет уже запущенные процессы или Jobs.

Работа с ML Intern

Каждый поток представляет собой отдельную сессию со своим диалогом, файлами и вычислительным бюджетом. Личные сообщения — это приватные сессии.
ML Intern читает тред. Он читает ваши сообщения и прикреплённые файлы в треде, до 200 сообщений. Он не читает другие каналы или связанные треды. Прикрепляйте до 10 файлов на запрос (по 10 МБ каждый, 25 МБ суммарно), например, изображение для чтения или CSV для работы.
Ответ на продолжение. В ветке, которую вы создали, ваши ответы отправляются ML Intern без упоминания. Пока он работает, ответ направляет текущий запуск. Чтобы опубликовать в ветке сообщение, не предназначенное для ML Intern, начните сообщение с тега нужного человека или группы.
Задавайте дополнительные вопросы с помощью /btw. Например, @ML Intern /btw which job is running? позволяет получить быстрый ответ, не прерывая выполнение, и само выполнение не видит этот запрос.
Смените курс. Если ML Intern ожидает ответа на вопрос, отправка нового запроса пропустит этот вопрос и начнёт новый ход в том же потоке.

ML Intern добавляет 👀 к вашему сообщению, когда начинает обрабатывать запрос, и ✅, когда завершает работу.

Карточка статуса

Каждый запрос получает карточку статуса в треде. Карточка показывает, работает ли ML Intern, ожидает ли вас или завершил работу, сколько времени занял запрос и сколько вычислительных ресурсов он потратил относительно выделенного бюджета. Обновления о ходе выполнения и итоговый результат публикуются под ней. Кнопки на карточке позволяют:

Остановить ассистента: остановите выполнение. Задачи, которые он уже запустил на Hub, продолжат работу, поэтому при необходимости отмените их на своей странице Jobs.
Повторить: повторный запуск запроса, который завершился с ошибкой или был прерван. Это может привести к повторным вычислениям, поэтому сначала проверьте свои Jobs.
Скачать трассировку: получить полный диалог в формате JSONL, отправленный вам личным сообщением.
Открыть в HuggingChat: просмотр сессии, включая вызовы инструментов и результаты.

Вопросы и бюджеты

ML Intern иногда просит вас выбрать один из вариантов перед продолжением. Короткие вопросы отображают свои варианты в виде кнопок в потоке: выберите один вариант для каждого вопроса, затем нажмите Submit answers. Более длинные формы открываются с Answer questions. Используйте Other answer, чтобы ввести свой ответ.

Каждый поток начинается с вычислительного бюджета $0, поэтому ML Intern не может запускать Jobs или песочницы, пока вы не утвердите бюджет. Когда ему нужны вычисления, он запрашивает их с указанием предложенной суммы, и выбор этого варианта означает утверждение. Бюджет покрывает только Jobs и песочницы. За inference взимается отдельная плата. О том, как работают бюджеты, см. Set a compute budget.

Общий доступ к потоку

Тот, кто первым упоминает ML Intern в треде, становится владельцем этой сессии, поскольку она выполняется на его аккаунте Hugging Face. В треде сессии:

Только владелец может отправлять запросы, отвечать на вопросы, утверждать бюджеты, останавливать или повторять запуски, а также скачивать трассировку.
Другие пользователи могут читать ответы ML Intern, но их сообщения и файлы до него не доходят. Чтобы использовать что-то, что опубликовал коллега, процитируйте или вставьте это в собственное сообщение. Чтобы ML Intern работал от имени коллеги, тот должен начать собственный тред.
Все участники канала могут читать ответы ML Intern, включая людей из других организаций в каналах Slack Connect. Учитывайте это, когда задаёте вопросы о частных репозиториях или данных.

Представители других организаций в канале Slack Connect могут использовать ML Intern там со своими учетными записями Hugging Face. Гости и боты не могут использовать его.

Запуск собственного бота Slack

Бот является частью Chat UI, поэтому вы можете развернуть его в собственной инфраструктуре. Запуск возможен с использованием личных аккаунтов, как в HuggingChat, или с одним общим токеном Hugging Face для всей компании. По настройке см. руководство по интеграции со Slack.

Update on GitHub