Democratizando la IA: Hugging Face
Una pequeña descripción de esta comunidad
🤗Qué es Hugging Face:
Si te digo "cara de libro", rápidamente lo relacionarás con Facebook, ¿verdad? Pero, ¿y si te digo "cara de abrazo"? ahí si tal vez quedaras grogri, reseteado o probablemente te quedes pensando un buen rato. Pues bien, Hugging Face (que literalmente traduciría cara de abrazo) es la plataforma o comunidad mas grande de Inteligencia Artificial del mundo, algo así como una “biblioteca digital de Alejandría” donde podrás encontrar herramientas y modelos de inteligencia artificial listos para usar. (modelos de IA que pueden entender texto, traducir idiomas, generar imágenes, analizar sentimientos, entre muchas otras cosas.) Lo mejor es que no necesitas ser un experto en programación para usarla, ya que simplifica mucho el proceso de uso. Esta comunidad es colaborativa (empresas, universidades y personas comparten recursos) y es gratuito y de código abierto en su mayoría.
🤗Para que me puede servir Hugging Face:
Imagínese que usted trabaja en una empresa de atención al cliente y quiere mejorar la forma en que responden a los correos de los clientes. En lugar de crear un sistema desde cero, puede ir a Hugging Face, buscar un modelo de IA que entienda y genere respuestas automáticas, y adaptarlo a tus necesidades. En poco tiempo, podrías tener un asistente virtual que responde correos de manera eficiente, ahorrándole horas de trabajo.
🤗Componentes de Hugging Face:
El primer paso como es habitual en estas plataformas es registrar una cuenta en huggingface
Exploremos ahora los 3 principales componentes de su interfaz:
⚙️Modelos: Aquí puedes encontrar casi 1.400.000 modelos Pre-entrenados disponibles de uso libre, algunos Open Source y permiten despliegue a producción.
⚙️Datasets: mas de 300.000 conjuntos de datos públicos. que se pueden filtrar por modalidad (texto, imágenes, videos), tamaño, formato (JSON, CSV, Parquet), tareas (NLP, Computer Vision, Audio, etc.), popularidad. También se puede filtrar por librerías populares compatibles como Pandas, Polars y sobresale una librería propia de Hugging Face llamada
datasets(enfocada en ML: entrenamiento, validación, prueba)
⚙️Spaces: Aquí puedes encontrar aplicaciones demo que usan modelos o conjuntos de datos de Huggin Face y que la comunidad las sube para compartirlas, validarlas o ponerlas a prueba. Allí se ofrecen CPUs y memoria RAM para poder correrlas y también ofrece la opción de pagar si tu aplicación consume más recursos. Soporta SDKs como Gradio, Streamlit, HTML templetes y otros
⚙️Servicios pagados: Algunas funciones tienen costo y están en otras áreas de la plataforma
Si aún no has explorado Hugging Face, este es el momento de sacar una cuenta y hacerlo con los muchos modelos pre-entrenados, datasets y herramientas que puedes utilizar sin necesidad de ser un experto. En próximas entradas enseñaré como ejecutar modelos de Hugging Face desde Google Colab.
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