Probar LLMs

Ejecutar y entrenar modelos localmente

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers es una de las bibliotecas de código abierto más populares para usar, entrenar y desplegar LLMs como GPT, BERT y muchos otros. Ofrece un ecosistema integral que incluye modelos preentrenados, conjuntos de datos e integración fluida con el Hugging Face Hub para ajuste fino y despliegue.

LangChain

LangChain es un marco diseñado para construir aplicaciones con LLMs. Permite a los desarrolladores conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas, APIs y bases de datos. LangChain proporciona herramientas para ingeniería de prompts avanzada, gestión del historial de conversaciones e integración de LLMs en flujos de trabajo complejos.

LitGPT

LitGPT es un proyecto desarrollado por Lightning AI que aprovecha el marco Lightning para facilitar el entrenamiento, ajuste fino y despliegue de modelos basados en GPT. Se integra sin problemas con otras herramientas de Lightning AI, proporcionando flujos de trabajo optimizados para manejar modelos de lenguaje a gran escala con un rendimiento y escalabilidad mejorados.

LitServe

Descripción:
LitServe es una herramienta de despliegue de Lightning AI diseñada para desplegar modelos de IA de manera rápida y eficiente. Simplifica la integración de LLMs en aplicaciones en tiempo real al proporcionar capacidades de servicio escalables y optimizadas.

Axolotl

Axolotl es una plataforma basada en la nube diseñada para optimizar el despliegue, escalado y gestión de modelos de IA, incluidos LLMs. Ofrece características como escalado automatizado, monitoreo e integración con varios servicios en la nube, facilitando el despliegue de modelos en entornos de producción sin una gestión extensa de infraestructura.

Probar modelos en línea

Hugging Face

Hugging Face es una plataforma y comunidad líder en aprendizaje automático, particularmente conocida por su trabajo en procesamiento de lenguaje natural (NLP). Proporciona herramientas, bibliotecas y recursos que facilitan el desarrollo, compartición y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
Ofrece varias secciones como:

• Modelos: Un vasto repositorio de modelos de aprendizaje automático preentrenados donde los usuarios pueden explorar, descargar e integrar modelos para diversas tareas como generación de texto, traducción, reconocimiento de imágenes y más.
• Conjuntos de datos: Una colección integral de conjuntos de datos utilizados para entrenar y evaluar modelos. Facilita el acceso fácil a diversas fuentes de datos, permitiendo a los usuarios encontrar y utilizar datos para sus proyectos específicos de aprendizaje automático.
• Espacios: Una plataforma para alojar y compartir aplicaciones interactivas de aprendizaje automático y demostraciones. Permite a los desarrolladores mostrar sus modelos en acción, crear interfaces amigables y colaborar con otros compartiendo demostraciones en vivo.

TensorFlow Hub & Kaggle

TensorFlow Hub es un repositorio integral de módulos reutilizables de aprendizaje automático desarrollados por Google. Se centra en facilitar la compartición y despliegue de modelos de aprendizaje automático, especialmente aquellos construidos con TensorFlow.

• Módulos: Una vasta colección de modelos preentrenados y componentes de modelos donde los usuarios pueden explorar, descargar e integrar módulos para tareas como clasificación de imágenes, incrustación de texto y más.
• Tutoriales: Guías y ejemplos paso a paso que ayudan a los usuarios a entender cómo implementar y ajustar modelos utilizando TensorFlow Hub.
• Documentación: Guías completas y referencias de API que asisten a los desarrolladores en la utilización efectiva de los recursos del repositorio.

Replicate

Replicate es una plataforma que permite a los desarrolladores ejecutar modelos de aprendizaje automático en la nube a través de una API simple. Se centra en hacer que los modelos de ML sean fácilmente accesibles y desplegables sin necesidad de una configuración extensa de infraestructura.

• Modelos: Un repositorio de modelos de aprendizaje automático contribuidos por la comunidad que los usuarios pueden explorar, probar e integrar modelos en sus aplicaciones con un esfuerzo mínimo.
• Acceso a API: APIs simples para ejecutar modelos que permiten a los desarrolladores desplegar y escalar modelos sin esfuerzo dentro de sus propias aplicaciones.