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    AWS y Hugging Face ampl铆an su asociaci贸n para hacer que la IA sea m谩s accesible

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    Amazon Web Services (AWS) y Hugging Face han anunciado una colaboraci贸n ampliada para acelerar el entrenamiento y la implementaci贸n de modelos para aplicaciones de IA generativa.

    Hugging Face tiene como misi贸n la necesidad de 芦democratizar el buen aprendizaje autom谩tico, un compromiso a la vez禄. La empresa es mejor conocida por su Biblioteca de transformadores para PyTorch, TensorFlow y JAX, que pueden admitir tareas que van desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la visi贸n por computadora y el audio.

    Hay m谩s de 100 000 modelos de aprendizaje autom谩tico gratuitos y accesibles en Hugging Face, que en total son descargados m谩s de un mill贸n de veces al d铆a por investigadores, cient铆ficos de datos e ingenieros de aprendizaje autom谩tico.

    En t茅rminos de la asociaci贸n, AWS se convertir谩 en el proveedor de nube preferido para Hugging Face, lo que significa que los desarrolladores pueden acceder a herramientas de Amazon SageMaker, AWS Trainium, AWS Inferentia y optimizar el rendimiento de sus modelos para casos de uso espec铆ficos a un costo menor.

    La necesidad de hacer que la IA sea abierta y accesible para todos est谩 en el centro de este anuncio, como se帽alaron ambas compa帽铆as. Hugging Face dijo que las dos compa帽铆as 芦aportar谩n modelos de pr贸xima generaci贸n a la comunidad global de IA y democratizar谩n el aprendizaje autom谩tico禄.

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    鈥淐rear, capacitar e implementar grandes lenguajes y modelos de visi贸n es un proceso costoso y lento que requiere una gran experiencia en aprendizaje autom谩tico鈥. un blog de AWS se帽al贸. 鈥淒ado que los modelos son muy complejos y pueden contener cientos de miles de millones de par谩metros, la IA generativa est谩 fuera del alcance de muchos desarrolladores鈥.

    鈥淓l futuro de la IA est谩 aqu铆, pero no est谩 distribuido de manera uniforme鈥, dijo Clement Delangue, director ejecutivo de Hugging Face, en un blog de empresa. 鈥淟a accesibilidad y la transparencia son las claves para compartir el progreso y crear herramientas para usar estas nuevas capacidades de manera inteligente y responsable鈥.

    lectores de Noticias de IA conocer谩 la democratizaci贸n del aprendizaje autom谩tico desde la perspectiva de AWS. Hablando en septiembre, Felipe Chies esboz贸 la propuesta:

    鈥淢uchos de nuestros servicios de API no requieren aprendizaje autom谩tico para los clientes y, en algunos casos, es posible que los usuarios finales ni siquiera se den cuenta de que se est谩 utilizando el aprendizaje autom谩tico para potenciar las experiencias. Los servicios facilitan mucho la incorporaci贸n de IA en las aplicaciones sin tener que crear y entrenar algoritmos de ML.

    鈥淪i queremos que el aprendizaje autom谩tico sea tan expansivo como realmente queremos que sea, debemos hacerlo mucho m谩s accesible para las personas que no son profesionales del aprendizaje autom谩tico. As铆 que cuando construimos [for example] Amazon SageMaker, lo dise帽amos como un servicio totalmente administrado que elimina el trabajo pesado, la complejidad y las conjeturas de cada paso del proceso de aprendizaje autom谩tico, lo que permite a los desarrolladores y cient铆ficos cotidianos utilizar con 茅xito el aprendizaje autom谩tico鈥.

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    Este anuncio se puede ver no solo en el contexto de la democratizaci贸n de la tecnolog铆a, sino desde un punto de vista competitivo. Los movimientos de Microsoft en el mercado con OpenAI y su Bing influenciado por ChatGPT, aunque con alg煤n contratiempo, han creado olas; igualmente Google con Bard, nuevamente no completamente libre de errores. De cualquier manera, ha aumentado lo que est谩 en juego para las grandes empresas tecnol贸gicas y se ha intensificado el campo de batalla de las ‘guerras de la IA’. Hugging Face tiene una relaci贸n existente con Microsoft, anunciando un servicio de puntos finales para implementar y escalar de forma segura los modelos de Transformer en Azure en mayo.

    Cr茅dito de la imagen: cara abrazada

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    Fuente: AWS y Hugging Face ampl铆an su asociaci贸n para hacer que la IA sea m谩s accesible

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