Fundamentos de RAG
¡Olvídate de Ctrl+F! 🤯 Con RAG, tus documentos responderán a tus preguntas directamente. 😎 Tutorial paso a paso con Hugging Face y ChromaDB. ¡Libera el poder de la IA (y presume con tus amigos)! 💪
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Dockers IA
Los espacios de Hugging Face nos permite ejecutar modelos con demos muy sencillas, pero ¿qué pasa si la demo se rompe? O si el usuario la elimina? Por ello he creado contenedores docker con algunos espacios interesantes, para poder usarlos de manera local, pase lo que pase. De hecho, es posible que si pinchas en alún botón de ver proyecto te lleve a un espacio que no funciona.
tooncrafter
marker_api
brushnet
ml_mgie
cosxl
zest
ani_portrait
moondream2
idm_vton
singing_songstarter
tango2
face_to_all
sadtalker
voice_craft
coqui_tts
dynamicrafter
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Conventional commits
😠 ¿Tus commits parecen escritos en lenguaje alienígena? 👽 ¡Únete al club! 😅 Aprende Conventional Commits en Python y deja de torturar a tu equipo con mensajes crípticos. git-changelog y commitizen serán tus nuevos mejores amigos. 🤝
DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models
¿Alguna vez has hablado con un LLM y te ha respondido algo que suena como si hubiera estado bebiendo café de máquina durante toda la noche? 😂 ¡Eso es lo que llamamos una alucinación en el mundo de los LLMs! Pero no te preocupes, porque no es que tu modelo de lenguaje esté loco (aunque a veces puede parecerlo 🤪). La verdad es que los LLMs pueden ser un poco... creativos cuando se trata de generar texto. Pero gracias a DoLa, un método que utiliza capas de contraste para mejorar la factibilidad de los LLMs, podemos evitar que nuestros modelos de lenguaje se conviertan en escritores de ciencia ficción 😂. En este post, te explicaré cómo funciona DoLa y te mostraré un ejemplo de código para que puedas entender mejor cómo hacer que tus LLMs sean más fiables y menos propensos a inventar historias. ¡Vamos a salvar a nuestros LLMs de la locura y hacer que sean más útiles! 🚀
¿Has visto estos proyectos?
Subtify
GPU monitor
Alfred
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¿Quieres mejorar con estos tips?
Memory Calculator
Espacio para calcular la memoria necesaria para ejecutar un modelo
Formateador de código Black
Tu compañero Manolo hace código que cuesta verlo? Pásale este formateador de código que te enseño en este post! Entra y aprende cómo formatear código para dejarlo más entendible. No vamos a solucionar los problemas de Manolo, pero tu al menos no vas a sufrir al leerlo
Declare neural networks clearly
Declarar redes neuronales de forma clara en Pytorch
Usa esto en local
Los espacios de Hugging Face nos permite ejecutar modelos con demos muy sencillas, pero ¿qué pasa si la demo se rompe? O si el usuario la elimina? Por ello he creado contenedores docker con algunos espacios interesantes, para poder usarlos de manera local, pase lo que pase. De hecho, es posible que si pinchas en alún botón de ver proyecto te lleve a un espacio que no funciona.
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¿Quieres entrenar tu modelo con estos datasets?
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Dataset de chistes en inglés
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Dataset con traducciones de inglés a español
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Dataset con películas y series de Netflix