ML-Intern — Hugging Face의 자율 ML 엔지니어 에이전트

AUTONOMOUS ML AGENT

ML-Intern
AI ML Engineer

Read Papers · Train Models · Deploy · 300 Iterations

Hugging Face가 만든 자율 ML 엔지니어 에이전트. 논문을 읽고, 모델을 학습하고, 배포까지 스스로 수행합니다.

5.4k

GitHub Stars

+2,985

Today

300

Max Iterations

170k

Auto Compaction

▼ SCROLL

ML 개발, 왜 아직 수동인가?

the automation gap in ML workflows

PROBLEM

논문 조사, 데이터 탐색, 모델 학습, 배포를 각각 수동으로 진행

→

ML-INTERN

하나의 에이전트가 연구부터 배포까지 자율적으로 수행

PROBLEM

HF Hub, 논문, 데이터셋, GitHub를 오가며 정보 수집에 시간 낭비

→

ML-INTERN

통합 도구 라우터로 모든 ML 리소스에 자동 접근

PROBLEM

긴 실험 루프에서 컨텍스트 유실, 에이전트의 무한 반복

→

ML-INTERN

170k 토큰 자동 압축 + Doom Loop 감지로 안정적 실행

핵심 기능 5가지

what makes ml-intern different

Paper Research

arXiv 논문을 읽고 최신 기법을 자동 조사

Model Training

데이터셋 탐색부터 모델 학습까지 자율 실행

Auto Deploy

학습된 모델을 HF Hub에 자동 업로드

Doom Detector

무한 루프를 감지하고 자동 교정

Approval Gate

민감한 작업은 사용자 승인 후 실행

ML-Intern 심층 분석

AGENT

Autonomous ML Engineer

논문을 읽고 모델을 만든다

arXiv 논문 탐색 → 코드 구현 → 학습 → 배포
300 반복 에이전틱 루프로 복잡한 ML 워크플로 수행
세션 전체를 HF Hub에 자동 업로드

CONTEXT

Smart Context Management

170k 토큰에서 자동 압축한다

ContextManager가 메시지 히스토리를 지능적으로 관리
170k 토큰 초과 시 자동 컴팩션 실행
긴 실험 세션에서도 대화 일관성 유지

TOOLS

Integrated Tool Router

모든 ML 리소스에 한 번에 접근한다

HF 문서, 데이터셋, 모델 허브 통합 검색
GitHub 코드 검색 및 학술 논문 조사
샌드박스 환경에서 안전하게 코드 실행

SAFETY

Doom Loop Detection

무한 루프를 스스로 탈출한다

반복적인 도구 사용 패턴을 자동 감지
교정 가이던스를 주입하여 루프 탈출
민감한 작업은 사용자 승인을 먼저 요청

STREAM

Real-time Event Streaming

모든 과정을 실시간으로 모니터링

처리 상태, 토큰 청크, 도구 실행 이벤트 스트리밍
승인 요청 및 완료 알림 실시간 전달
인터랙티브 모드와 헤드리스 모드 모두 지원

MCP

MCP Server Integration

외부 도구도 자유롭게 연결한다

Model Context Protocol로 외부 서비스 통합
환경 변수 치환으로 유연한 설정
커스텀 도구 제작 및 표준 인터페이스

아키텍처

three-layer architecture

LAYER 1

Agent Core

Agentic Loop

300 반복 에이전틱 루프. LiteLLM으로 다중 LLM 지원. 자동 컴팩션.

LAYER 2

Tool Router

Resource Bridge

HF Hub, arXiv, GitHub, 샌드박스를 하나의 인터페이스로 연결.

LAYER 3

Safety Layer

Guard Rails

Doom Loop 감지, 승인 게이트, 이벤트 스트리밍 모니터링.

기술 스택

🤖

Python

Core 72.7%

🔌

LiteLLM

Multi-LLM

🤗

Hugging Face Hub

Ecosystem

📜

arXiv

Paper Research

🚀

MCP Protocol

Integration

🐟

Docker

Deployment

ML 엔지니어의 일을
AI가 대신한다

paper research · model training · deployment 300 agentic iterations · doom loop detection your ml workflow, fully automated

github.com/huggingface/ml-intern

ML-InternAI ML Engineer

ML 개발, 왜 아직 수동인가?

핵심 기능 5가지

ML-Intern 심층 분석

아키텍처

기술 스택

ML 엔지니어의 일을AI가 대신한다

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AI ML Engineer

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AI가 대신한다

ML-Intern — Hugging Face의 자율 ML 엔지니어 에이전트

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