Prueba LLMs

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Ejecutar y entrenar modelos localmente

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers es una de las bibliotecas de c贸digo abierto m谩s 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 integraci贸n fluida con el Hugging Face Hub para ajuste fino y despliegue.

LangChain

LangChain es un marco dise帽ado 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 ingenier铆a de prompts avanzada, gesti贸n del historial de conversaciones e integraci贸n 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

Descripci贸n:
LitServe es una herramienta de despliegue de Lightning AI dise帽ada para desplegar modelos de IA de manera r谩pida y eficiente. Simplifica la integraci贸n de LLMs en aplicaciones en tiempo real al proporcionar capacidades de servicio escalables y optimizadas.

Axolotl

Axolotl es una plataforma basada en la nube dise帽ada para optimizar el despliegue, escalado y gesti贸n de modelos de IA, incluidos LLMs. Ofrece caracter铆sticas como escalado automatizado, monitoreo e integraci贸n con varios servicios en la nube, facilitando el despliegue de modelos en entornos de producci贸n sin una gesti贸n extensa de infraestructura.

Prueba modelos en l铆nea

Hugging Face

Hugging Face es una plataforma y comunidad l铆der en aprendizaje autom谩tico, particularmente conocida por su trabajo en procesamiento de lenguaje natural (NLP). Proporciona herramientas, bibliotecas y recursos que facilitan el desarrollo, compartici贸n y despliegue de modelos de aprendizaje autom谩tico.
Ofrece varias secciones como:

  • Modelos: Un vasto repositorio de modelos de aprendizaje autom谩tico preentrenados donde los usuarios pueden explorar, descargar e integrar modelos para diversas tareas como generaci贸n de texto, traducci贸n, reconocimiento de im谩genes y m谩s.
  • Conjuntos de datos: Una colecci贸n integral de conjuntos de datos utilizados para entrenar y evaluar modelos. Facilita el acceso f谩cil a diversas fuentes de datos, permitiendo a los usuarios encontrar y utilizar datos para sus proyectos espec铆ficos de aprendizaje autom谩tico.
  • Espacios: Una plataforma para alojar y compartir aplicaciones interactivas de aprendizaje autom谩tico y demostraciones. Permite a los desarrolladores mostrar sus modelos en acci贸n, crear interfaces amigables y colaborar con otros compartiendo demostraciones en vivo.

TensorFlow Hub & Kaggle

TensorFlow Hub es un repositorio integral de m贸dulos de aprendizaje autom谩tico reutilizables desarrollados por Google. Se centra en facilitar la compartici贸n y despliegue de modelos de aprendizaje autom谩tico, especialmente aquellos construidos con TensorFlow.

  • M贸dulos: Una vasta colecci贸n de modelos preentrenados y componentes de modelos donde los usuarios pueden explorar, descargar e integrar m贸dulos para tareas como clasificaci贸n de im谩genes, incrustaci贸n de texto y m谩s.
  • Tutoriales: Gu铆as y ejemplos paso a paso que ayudan a los usuarios a entender c贸mo implementar y ajustar modelos utilizando TensorFlow Hub.
  • Documentaci贸n: Gu铆as completas y referencias de API que asisten a los desarrolladores en la utilizaci贸n efectiva de los recursos del repositorio.

Replicate

Replicate es una plataforma que permite a los desarrolladores ejecutar modelos de aprendizaje autom谩tico en la nube a trav茅s de una API simple. Se centra en hacer que los modelos de ML sean f谩cilmente accesibles y desplegables sin necesidad de una configuraci贸n extensa de infraestructura.

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

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