Entra en la mayor comunidad de IA que está construyendo el futuro.
Índice
Pero ¿qué es esto?
Lo primero que llama la atención es el emoji del logo. Es una forma de representar el espíritu amigable y cercano de la compañía y de la comunidad del sitio web.
Este es tu sitio en el que sentirte a gusto en el mundo de la inteligencia artificial. Se trata de una gran comunidad de desarrollo en la que su principal misión es democratizar el buen machine learning commit por commit, en concreto el acceso al procesamiento del lenguaje natural.
Con esta herramienta podrás construir, entrenar y desplegar los modelos más innovadores del estado del arte actual, impulsados por referentes en el mundo open source del machine learning.
Es un espacio en el que usar modelos pre-entrenados con muchísimos parámetros para aplicarlos a las tareas que necesitamos. Es nuestro punto de acceso saltándonos el tedioso y costoso paso de entrenar un modelo concreto.
Gracias a este espacio tenemos al alcance de la mano un montón de tareas clásicas del machine learning para resolver, como clasificación de imágenes, segmentación, image-to-image (generación de imágenes a partir de imágenes), detección de objetos, etc.
Si quieres pasar directamente al tutorial: Pulsa aquí
Por supuesto, gracias al avance y la gran popularidad de los LLMs (Large Language Model) actuales como ChatGPT, BingChat y recientemente Bard, la IA conversacional de Google, también hay disponibles modelos de NLP (Natural Language Processing) en Hugging Face. Por ejemplo: conversaciones, síntesis de textos, clasificación, traducción etc…
¿Qué contiene?
Se divide en varias secciones:
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Hub – Home of Machine Learning
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Es un repositorio centralizado que alberga una gran variedad de modelos de lenguaje pre-entrenados, como BERT, de Google, GPT, de OpenAI, Transformer, de Google Brain, entre otros. Estos modelos están disponibles para su descarga y modificación, se pueden utilizar para tareas de NLP, como clasificación de texto, generación de texto, traducción automática, análisis de sentimientos y más. Lo veremos en la siguiente sección.
Es un espacio en el que colaborar, compartir, obtener asistencia y mantenerse actualizados sobre los últimos avances en NLP y machine learning. Además de modelos open source, también proporciona datasets, pipelines de procesamiento de texto e incluso code snippets para la implementación de modelos de lenguaje.
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Tasks – Problem Solvers
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Sección que agrupa todas las tareas disponibles a solucionar con los modelos disponibles en Hugging Face:
En la sección ¡Manos a la obra! veremos cómo meter las manos en la masa en estos modelos de forma sencilla.
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Transformers – NLP Open Source Library
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Es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural desarrollada por Hugging Face. Proporciona una API y herramientas para descargar y entrenar fácilmente modelos ya entrenados de última generación.
El uso de modelos pre-entrenados ayudar a reducir los costes de computacionales y su huella de carbono asociada. Además ahorras tiempo y recursos necesarios para entrenar un modelo desde cero.
La documentación completa sobre como hacer uso de esta biblioteca la puedes encontrar aquí
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Science – Research Contributions
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Desde su página web ya mencionan que estamos en un viaje para avanzar y democratizar el NLP o procesamiento de lenguaje natural para todos. Por el camino, contribuimos a mejorar el desarrollo de la tecnología.
Por eso hacen contribuciones tan interesantes e innovadoras como éstas:
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- Neural coreference resolution system – Es una biblioteca de Python desarrollada por Hugging Face que se utiliza para resolver la correferencia en el procesamiento del lenguaje natural. Utiliza modelos de aprendizaje automático para identificar y vincular las menciones de una entidad en un texto, como pronombres o expresiones relacionadas. Para usar la demo en vivo pulsa aquí para saber más acerca de cómo funciona aquí:
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Write with Transformer: Herramienta en línea que te permite interactuar y experimentar con modelos de lenguaje de Transformer para generar texto. Utiliza la arquitectura de Transformer y los modelos pre-entrenados de Hugging Face para generar texto coherente y de calidad en función de la entrada que le pongas. Pruébalo aquí.
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DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter: Modelo de lenguaje pre-entrenado desarrollado por Hugging Face. Se basa en la arquitectura de Transformer, pero está diseñado para ser más pequeño y más rápido en comparación con modelos más grandes como BERT.
La idea principal detrás de DistilBERT es la destilación de conocimiento. Se entrena utilizando una técnica llamada «knowledge distillation» (destilación de conocimiento), en la que se utiliza un modelo pre-entrenado más grande, como BERT, como profesor para transferir su conocimiento a un modelo más pequeño y compacto como DistilBERT. Aquí está la documentación y puedes probarlo aquí.
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Inference API – Run large scale models
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Podrás probar de forma gratuita, más de 50.000 modelos de aprendizaje automático de acceso público, o en tus propios modelos privados, a través de simples peticiones HTTP, con una rápida inferencia alojada en la infraestructura compartida de Hugging Face. No tendrás que preocuparte por el MLOps.
Algunas de las ventajas que ofrece son:
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- Acceso a +50.000 modelos open source
- Gran variedad de tareas disponibles
- Listo para producción
- Inferencias de los modelos en tiempo real
- Escalabilidad
- Service-Level Agreeement
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Aquí tienes más información sobre cómo aplicarla a tus proyectos.
¡Manos a la obra!
A partir de aquí nos dejemos de teoría y definiciones y nos centramos en que tú puedas usarlo de primera mano.
Seguro que conoces modelos generativos de texto a imagen como DALL·E 2, Midjourney, Leonardo AI, o Stable Diffusion. Pues dentro de Hugging Face puedes hacer uso de modelos generativos sin límite.
Vas a poder hacer uso de modelos desarrollados por start-ups como Google, AWS o Microsoft que los aportan al Hub de Hugging Face:
Veamos cómo hacer uso de ellos.
Configuración previa
A continuación se puede ver la lista de pasos que hay que hacer para hacer uso de las herramientas de Hugging Face:
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- Tener un correo electrónico y una contraseña. Puedes comenzar aquí.
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Text-to-Image – Uso de Stable Diffusion
En esta sección vamos a ver cómo hacer uso de Stable Diffusion, un modelo open source que genera imágenes a partir de una descripción, desde Hugging Face.
Puedes acceder al modelo aquí.
Veremos una pantalla como esta:
El funcionamiento es tan simple como introducir el prompt que queramos con la descripción de la imagen a generar. Tiene una novedad, puedes añadir que es lo que NO quieres que aparezca en la imagen. Un ejemplo:
Promptist
Si piensas que eso de los prompts no es lo tuyo, deja que Promptist lo haga por ti. Es una interfaz para Stable Diffusion v1-4 que optimiza la entrada del usuario en los prompts preferidos por el modelo. Este es un ejemplo que puedes probar aquí, hay que tener en cuenta que los recursos son compartidos, por lo que a veces las respuestas pueden tardar.
Visual ChatGPT by Microsoft
Es un espacio desarrollado por Microsoft en el que conecta ChatGPT y una serie de modelos de Visual Foundation para permitir el envío y la recepción de imágenes durante el chat. Puedes acceder aquí.
Vemos que tenemos que pegar el OpenAI API Key para poder usarlo. La podemos obtener aquí.
Una vez la tengamos, la pegamos en el recuadro rojo de la imagen de arriba. Y ya podremos empezar a pasarle prompts, ya que aparecerá una caja de texto en la parte inferior.
Acepta texto e imágenes:
También se puede hacer el proceso contrario. Subir una imagen y pedir que la describa o que la cambie.
Ov Seg by Meta AI (Facebook)
Es un modelo que puede realizar la segmentación de imágenes con vocabulario abierto. Este un ejemplo y aquí tú puedes probarlo.
Vuela alto
A partir de aquí ya sabes usar varios modelos famosos y actuales de machine learning, ahora te toca volar del nido e investigar por tu cuenta. Así que no esperes más y entra en la mayor comunidad de IA que es Hugging Face que está construyendo el futuro y aporta tu granito de arena a esta gran comunidad incipiente de inteligencia artificial mundial.
