Hugging Face es una empresa y una plataforma que se centra en el desarrollo de herramientas y modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) de código abierto. Su objetivo es democratizar el acceso a la inteligencia artificial y hacer que las tecnologías de NLP sean más accesibles para desarrolladores y usuarios en general.

DevAcademy propone un programa práctico pensado por y para desarrolladores de software que desean adquirir habilidades prácticas en el uso de Hugging Face. A través de este curso, los participantes aprenderán a aprovechar las herramientas y recursos proporcionados por Hugging Face para implementar aplicaciones y proyectos basados en NLP de forma eficaz y eficiente.

• Comprender los fundamentos de Hugging Face y su importancia en el procesamiento de lenguaje natural.
• Utilizar modelos pre-entrenados de Hugging Face en tareas de NLP.
• Implementar aplicaciones prácticas de NLP utilizando las librerías y recursos de Hugging Face.
• Realizar ajustes y fine-tuning de modelos pre-entrenados para tareas específicas.
• Contribuir a la comunidad de Hugging Face compartiendo modelos y colaborando en proyectos relacionados con NLP

Este curso proporcionará a los desarrolladores de software una base sólida en el uso práctico de Hugging Face para tareas de procesamiento de lenguaje natural y les permitirá aplicar estos conocimientos en proyectos reales y colaborar activamente en la comunidad de NLP.

• Introducción a Hugging Face y su papel en el procesamiento de lenguaje natural:
  • Historia y evolución de Hugging Face como plataforma líder en NLP.
  • Importancia de Hugging Face en el desarrollo de aplicaciones de NLP y aprendizaje automático.
• Visión general de la arquitectura Transformer en modelos de lenguaje:
  • Explicación detallada de la arquitectura Transformer y su impacto en el NLP.
  • Comparación con enfoques anteriores en el procesamiento de lenguaje natural.
• Acceso al Hub de modelos de Hugging Face y selección de modelos pre-entrenados:
  • Cómo explorar y buscar modelos pre-entrenados en el Hub de Hugging Face.
  • Selección de modelos adecuados para tareas específicas en función de las necesidades del proyecto.

• Utilización de librerías de Hugging Face para cargar y utilizar modelos pre-entrenados:
  • Instalación y configuración de las librerías de Transformers.
  • Carga y descarga de modelos pre-entrenados en diferentes frameworks de aprendizaje automático.
• Realización de tareas de NLP básicas, como clasificación de texto y generación de texto, utilizando modelos pre-entrenados:
  • Implementación práctica de tareas comunes, como la clasificación de sentimientos o la generación de texto creativo.
  • Interpretación de resultados y métricas de rendimiento.
• Evaluación de modelos en tareas específicas:
  • Métodos para evaluar la calidad y el rendimiento de los modelos pre-entrenados.
  • Ajuste de parámetros de evaluación según el contexto de la tarea.

• Conceptos de fine-tuning de modelos:
  • Exploración de por qué y cuándo es necesario realizar fine-tuning en modelos pre-entrenados.
  • Diferenciación entre modelos de lenguaje pre-entrenados y modelos adaptados a tareas específicas.
• Ajuste de modelos pre-entrenados para tareas personalizadas:
  • Preparación de datos y etiquetado adecuado para fine-tuning.
  • Entrenamiento y ajuste de modelos utilizando datos personalizados.
• Optimización y ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo:
  • Estrategias para encontrar hiperparámetros óptimos.
  • Ajuste de tasas de aprendizaje, tamaño de lotes y otras variables clave.

• Integración de modelos de Hugging Face en aplicaciones web y móviles:
  • Uso de API de Hugging Face para realizar inferencias en aplicaciones.
  • Integración de modelos en aplicaciones mediante SDK y RESTful API.
• Implementación de servicios de clasificación y generación de texto en aplicaciones prácticas:
  • Ejemplos de aplicaciones de clasificación de texto en tiempo real, como análisis de opiniones de usuarios.
  • Creación de generadores de texto para aplicaciones de chatbots o autocompletado de texto.
• Consideraciones de escalabilidad y rendimiento:
  • Escalabilidad horizontal y vertical para garantizar el rendimiento en aplicaciones de alta demanda.
  • Uso de caché y almacenamiento en memoria para mejorar la velocidad de respuesta.

• Compartir modelos y recursos en el Hub de modelos de Hugging Face:
  • Proceso de carga y compartición de modelos y recursos con la comunidad.
  • Etiquetado y documentación de modelos para una fácil búsqueda y acceso.
• Colaboración en proyectos de código abierto relacionados con NLP:
  • Participación en proyectos de desarrollo de librerías y herramientas de Hugging Face.
  • Contribución a la mejora de modelos y algoritmos de NLP.
• Participación en desafíos y competiciones de NLP con modelos de Hugging Face:
  • Cómo participar en desafíos de NLP y aprovechar los modelos de Hugging Face para obtener ventaja competitiva.
  • Ejemplos de desafíos y competiciones populares en el campo del NLP.