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Modelos Open Source: HuggingFace Ecosystem

Modo de estudioRepasoExamen

El ecosistema HuggingFace: encontrar, cargar y ejecutar modelos abiertos, y cuándo compensan frente a una API cerrada.

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Lecciones

El Hub y el pipeline de una línea

pipeline() no es una función de análisis: es un resolutor que elige modelo, monta el tokenizador y decodifica la salida. Las cuatro etapas ocultas, la decisión sin dueño del modelo por defecto, y cuándo bajar a las clases Auto.

  • huggingface
  • pipeline
  • hub
  • transformers
  • cache

Elegir modelo: modalidad, tarea y licencia

Elegir modelo empieza por qué entra y qué sale, no por cuál es el mejor. El árbol de decisión completo, dónde cae de verdad el fine-tuning, cómo se lee una model card y por qué «open source» no es una sola cosa.

  • huggingface
  • model-card
  • licencias
  • modalidad
  • seleccion-modelo

Las tres familias de Transformer

Encoder, Decoder y Encoder-Decoder no se distinguen por «uno lee y otro escribe», sino por qué puede mirar cada token. De la máscara de atención salen los objetivos, las tareas que les van bien y el trade-off entre control y flexibilidad.

  • transformers
  • encoder
  • decoder
  • atencion
  • arquitecturas

Auditar sesgo con fill-mask

fill-mask devuelve la distribución sobre el vocabulario, no una decisión: eso lo convierte en instrumento de medida. El par mínimo, el brazo neutro, los cinco datos que hacen repetible una auditoría y qué NO demuestra la sonda.

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  • bert
  • reproducibilidad

Muestreo: cómo se elige el token siguiente

Los parámetros de generación no cambian el modelo: cambian la política que convierte los logits en un token. do_sample manda sobre todo lo demás, temperature/top_k/top_p se aplican en cadena, y max_length no es max_new_tokens.

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  • muestreo
  • temperature
  • top-k
  • top-p
  • decodificacion

La plantilla de chat y los tokens especiales

Un modelo de chat sigue siendo un completador de texto: la lista de mensajes con roles se traduce a una cadena con delimitadores propios de ese modelo. apply_chat_template, add_generation_prompt y por qué ningún split escrito a mano sobrevive a un cambio de modelo.

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  • tokens-especiales
  • generacion
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Del notebook al Hub: subir y servir un modelo

Publicar desacopla entrenar de consumir, pero un modelo no es un fichero de pesos: es pesos + tokenizador + config + model card. El repositorio como git, lo que se filtra al subir, y bajo demanda frente a endpoint dedicado.

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  • despliegue
  • endpoints
  • model-card
  • versionado

Ejercicios

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