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Hugging Face BlogHugging Face presenta grandes actualizaciones de su proyecto Kernels con foco en seguridad y desarrollo agéntico
Hugging Face publicó una actualización mayor de su proyecto Kernels, que estandariza el empaquetado, distribución y consumo de kernels personalizados. Se introdujo un nuevo tipo de repositorio "kernel" en el Hub, junto con capas de seguridad como publicadores de confianza y firma de código mediante cosign de Sigstore. También se renovaron las CLIs, se amplió el soporte de frameworks como Torch Stable ABI y Apache TVM FFI, y se sentaron bases para el desarrollo agéntico de kernels.
De cero a GPU: guía para construir y escalar kernels CUDA listos para producción
Hugging Face publicó una guía técnica para construir kernels CUDA personalizados listos para producción usando su biblioteca kernel-builder. El artículo detalla ocho pasos, desde la estructura del proyecto y el manifiesto build.toml hasta el registro de operadores nativos de PyTorch, la compilación con Nix y la publicación en el Hub. También aborda desafíos de producción como el versionado semántico, el bloqueo de dependencias y la generación de ruedas Python para el despliegue.
Aprendé a usar el Hugging Face Kernel Hub en 5 minutos
Hugging Face presentó el Kernel Hub, un repositorio que permite cargar kernels de cómputo optimizados directamente desde el Hub mediante la biblioteca kernels, evitando compilaciones manuales complejas. El artículo explica cómo usar get_kernel para descargar binarios precompilados de operaciones como FlashAttention, GELU y RMSNorm, con ejemplos de código y benchmarks que muestran aceleraciones de hasta casi 2x en GPUs L4. También detalla casos de uso en proyectos como Text Generation Inference y Transformers, y recomienda verificar la corrección numérica y el rendimiento en cada hardware.