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Fundamentos de Hugging Face
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¡Puedes encontrar más formación sobre Hugging Face en el sitio web oficial de Hugging Face!
Descripción de la pista
Fundamentos de Hugging Face
Comenzarás familiarizándote con Hugging Face Hub y la biblioteca Transformers para descargar y realizar inferencias con LLM. Utilizarás estos modelos para tareas de lenguaje natural como resumen, clasificación y respuesta a preguntas sobre documentos.
También te familiarizarás con el ajuste de estos modelos para tus propios casos de uso, trabajando con conjuntos de datos personalizados para modificar los parámetros del modelo y mejorar el rendimiento.
¡Tampoco estarás limitado a las aplicaciones de texto! ¡Trabajarás con modelos de visión artificial, modelos de audio e incluso modelos de generación de vídeo! También podrás conectar algunos de estos dominios entre sí para crear flujos de trabajo multimodales, como imagen-texto a imagen e imagen-texto a texto.
Por último, los agentes de IA están en boca de todos, y Hugging Face tiene su propio marco de agentes de IA: ¡smolagents! smolagents es un marco fácil de usar para crear agentes de codificación, que realizan acciones escribiendo y ejecutando código.
¡Comienza hoy mismo tu andadura como creador de IA!
Prerrequisitos
No hay requisitos previos para esta pistaCourse
Navega y utiliza el amplio repositorio de modelos y conjuntos de datos disponibles en el Hugging Face Hub.
Course
Aprende los entresijos de los LLM y la revolucionaria arquitectura de transformadores en la que se basan.
Course
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
Project
SobresueldoFood Image Classification with Hugging Face
Classify food images using Hugging Face models, automatically recognizing and categorizing food items.
Course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
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