Ventajas y desventajas con Hugging Face

• Gran cantidad de modelos: Acceso a una amplia variedad de modelos preentrenados para tareas como traducción, resumen, clasificación de texto, y más.
• Alto rendimiento y precisión: Los modelos de transformadores son conocidos por su eficacia en entender el contexto y generar respuestas coherentes.
• Comunidad activa: Tiene una gran comunidad de desarrolladores y soporte constante, con actualizaciones frecuentes y documentación extensa.
• Buena documentación: El sitio cuenta con una buena documentación
• Cuenta con versión gratuita: Hay tres versiones Pro, Enterprise y Free. La versión free es bastante completa
• Fácil de empezar: Gracias a la interfaz de pipeline, es muy fácil comenzar a utilizar modelos preentrenados para varias tareas, incluyendo el resumen. Solo necesitas unas pocas líneas de código para cargar un modelo y aplicarlo a un texto.
• Alta abstracción: Maneja muchas de las complejidades subyacentes, como la carga de modelos y tokenizadores, automáticamente.
• Flexibilidad: Aunque es fácil de usar, también ofrece opciones para usuarios avanzados que deseen personalizar modelos o entrenarlos desde cero.

Dependencias:

• Pipeline

• Transform

• Torch

IDE: PYcharm

Version: 3.12

Modelo: sshleifer/distilbart-cnn-12-6 Arquitectura del modelo: DistilBART (está optimizado para el idioma inglés)

Salida: Hugging Face is a collaborative, open-source platform for creating, training, and deploying machine learning (ML) models . It's often called the "GitHub of machine learning" because it allows developers to openly share and test their work