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Tus primeros modelos pre-entrenados usando pipeline

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Recursos

texto = 鈥溾"

Brazil has a strong track record of free, fair and transparent elections and the United Sates trusts that its electoral system will reflect the will of the people in the October election, a U.S. State Department spokesperson said on Tuesday.

The endorsement came one day after Brazilian President Jair Bolsonaro questioned the country鈥檚 electronic voting system in a briefing to foreign diplomats.

Bolsonaro told some 40 members of the diplomatic corps in Brasilia that the voting system was vulnerable to fraud, an allegation he has repeatedly made to cast doubt on the October election in which he will seek re-election. 鈥
鈥""

summarization(texto, min_length = 30)

texto = 鈥溾"

Las personas con orientaciones sexuales y de g茅nero diversas hist贸ricamente han sido una poblaci贸n excluida de la participaci贸n pol铆tica electoral en Colombia. Sin embargo, durante los 煤ltimos veinte a帽os la consolidaci贸n del movimiento LGBTIQ+, que hoy tiene un gran potencial de movilizaci贸n y organizaci贸n, ha llevado a la conquista de espacios donde antes solo eran posibles estando 鈥渆nclosetados鈥. (As铆 se vivi贸 la marcha del Orgullo LGBTIQ+ 2022 | La Disidencia)

Las elecciones legislativas del 13 de marzo de 2022 fueron un hito para la poblaci贸n diversa. Por un lado, hubo 26 candidaturas abiertamente LGBTIQ+, que representan un aumento del 85,7 % de participaci贸n en comparaci贸n a las catorce del 2018. Esto llev贸 a que, por primera vez, estas personas vayan a ocupar siete curules en el Congreso: una senadora y seis representantes a la C谩mara.

Ang茅lica Lozano (Alianza Verde) repite su curul del Senado. Las otras seis personas son Susana Boreal (Pacto Hist贸rico), quien gan贸 un esca帽o en la C谩mara de Representantes por Antioquia; Mar铆a del Mar Pizarro (Pacto Hist贸rico), en la C谩mara por Bogot谩; Andr茅s Cancimance (Pacto Hist贸rico), quien llegar谩 a la C谩mara por Putumayo; Carolina Giraldo (Alianza Verde) y Alejandro Garc铆a (Alianza Verde y Polo), por Risaralda, y Tamara Argote (Pacto Hist贸rico), quien es la primera persona no binaria en llegar al Congreso de la Rep煤blica, estar谩 en la C谩mara por Bogot谩.

Este Congreso 2022-2026, que se posiciona como el m谩s diverso en la historia del pa铆s, representa una ampliaci贸n del espectro democr谩tico. Alejandro Garc铆a, representante a la C谩mara por Risaralda, lo celebra, pero resalta que 鈥渢odav铆a faltan identidades en este espacio de representaci贸n y se tiene que velar por construir espacios seguros para pensarnos la diversidad y cuestionarnos c贸mo integrarla a nuestras vidas desde el ejercicio de la ciudadan铆a鈥.

M谩s all谩 de ganar visibilidad, esta nueva corporaci贸n tiene una responsabilidad de hacer control pol铆tico a promesas que llevan a帽os esperando a ser resueltas, como, por ejemplo, la Pol铆tica P煤blica Nacional LGBTIQ+. Tambi茅n, abre la posibilidad para tramitar leyes que respondan a la lucha de las diversidades sexuales y de g茅nero, as铆 como de feministas, movimientos 茅tnicos, ambientalistas y otros grupos poblaciones tradicionalmente excluidos.
"""

summarization_es(texto, min_length=30, max_length=150)

Aportes 30

Preguntas 9

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Eleg铆 bloom para esta practica

Esto me est谩 gustando鈥

Con cada clase me voy enamorando mas de la IA, este es de lejos el mejor curso de Inteligencia Artificial de Platzi, lo dice alguien que ya acabo toda la escuela de IA, hay cursos buenos pero este curso ha superado todas mis espectatitvas y no voy ni por la mitad, de verdad, no me esperaba un curso taaaan genial

Haber conocido el metodo pipeline antes hubiese sido de mucha utilidad, que buen dato 馃挌

Los pipelines de Hugging Face permiten cargar modelos de machine learning con una sola l铆nea de c贸digo; estos fueron dise帽ados para hacer inferencia de manera sencilla a partir de solamente la selecci贸n de un modelo y una task, permiti茅ndole al pipeline interactuar con la task determinada. Al ejecutar un pipeline con una task asignada, ser谩 el propio comando del pipeline el que indagar谩 en los modelos para buscar el match m谩s eficiente para la labor asignada.

clasificacion_imagenes = pipeline(task="image-classification")

La construcci贸n de estos comandos se genera a partir de la selecci贸n de uno de los tasks que Hugging Face mantiene dentro de su pesta帽a de 鈥淭asks鈥, la cual nos permite obtener un repertorio m谩s especializado en la funci贸n de la que requerimos. Todo esto parte gracias a transformers, el cual contiene m煤ltiples API鈥檚 y herramientas para llevar a cabo el transfer learning, esta p谩gina contiene la lista de los transformers. Para instalarse se debe ejecutar el c贸digo:

!pip install transformers
!pip install timm

Para usarse de manera posterior las pipelines, se debe ejecutar el c贸digo:

from transformers import pipeline

Muchos de estos modelos permiten emplear filtros en los resultados (e.j. longitudes de cadenas); en caso de querer ahora ocupar un modelo espec铆fico de machine learning para una labor, s贸lo debemos especificarlo, esto es:

Realmente estoy sorprendido de la facilidad en como se muestra el uso de modelos que, como el instructor dice, est谩n en el estado del arte.
Ya hab铆a interactuado con Hugging Face pero no sabia que pod铆a extrapolar los modelos con tanta sencillez.

Probando un poco la task image-segmentation con el modelo que sugiere google/vit-base-patch16-224 conoce muy bien los platanos pero las peras no se las han presentado 馃槀

Y tampoco conoce los mangos 馃槣

驴Tendr谩 alguna explicaci贸n estas situaciones? Habr谩 que explorar un poco m谩s 馃

Eleg铆 el modelo bigscience-bloom560m, a continuaci贸n el resultado 馃榾:

Un poco incoherente la 煤ltima frase 馃槄, pero igual es interesante c贸mo funciona.

Reconoce la pi帽a, y tambien reconoce que tiene lentes 馃槷

Hola , estoy buscando a alguien que quiera aprovechar 茅ste curso practicando , quiero hacer reconocimiento facial de vacas para poder llevar en memoria , nombre , vacunacion , etc su bitacora y que este accesible al solo hecho de apuntar con el celular, es para nuestra finca , estoy aprendiendo a manejar la finca y veo que hace falta 茅sto , seria super bueno

;-;

Esta conexi贸n a trav茅s de pipelines est谩 muy buena para conectar a los modelos 馃殌馃敟

S铆 me he re铆do 馃槀

spanish_text_generator = pipeline("text-generation", model='mrm8488/spanish-gpt2')
spanish_text_generator("Me gustar铆a poder trabajar en Inteligencia ")
[{'generated_text': 'Me gustar铆a poder trabajar en Inteligencia italoamericana con un futuro americano s贸lido y seguro para la inteligencia americana de mierda.驴Lo har铆as?S铆隆S铆!Y por eso me llaman el chico duro.Bien, Sr. Presidente, lo haremos.'}]

El reto haciendo uso del modelo 鈥渂igscience/bloom-560m鈥

En las primeras pruebas, evidenci茅 sesgos de g茅nero marcados, algo en lo que seg煤n s茅, est谩n trabajando para eliminar.

Trat茅 adicionalmente de probar otros modelos como el 鈥渂igscience/bloom-7b1鈥 y el 鈥渟berbank-ai/mGPT鈥 pero son aparentemente muy pesados para los recursos que brinda Colab sin suscripci贸n.

Hola, una duda, use el modelo 鈥渕t5-spanish-mlsum鈥 pero por alguna raz贸n me devuelve el resumen repetido, 驴es algo normal?. Btw el curso est谩 fant谩stico, gracias.

A la fecha el modelo para summarization en espa帽ol que se usa en esta clase, ya no est谩. Dejo el link para que puedan consultar y usar otro: <https://huggingface.co/models?pipeline_tag=summarization&language=es&sort=trending>
Hola, para futuros estudiantes: summarization\_es = pipeline(聽 聽 task="summarization",聽 聽 model="IIC/mt5-spanish-mlsum") Les saldr谩 este error: HTTPError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface\_hub/utils/\_errors.py in hf\_raise\_for\_status(response, endpoint\_name) 285 try: \--> 286 response.raise\_for\_status() 287 except HTTPError as e: 12 frames HTTPError: 401 Client Error: Unauthorized for url: <https://huggingface.co/IIC/mt5-spanish-mlsum/resolve/main/config.json> The above exception was the direct cause of the following exception: RepositoryNotFoundError Traceback (most recent call last) RepositoryNotFoundError: 401 Client Error. (Request ID: Root=1-65e9ece5-1c05d23a0e0e628330b3201f;980aa780-d3c6-4794-9f11-621f7655321f) Carguen otro modelo, y listo
Buenas noches, alguien sabe por que despues de ejecutar la ultima linea de codigo de sentimiento no me da el output? me sale ejectuado correctamente pero no me hace el analisis de sentimiento. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-31187afa-6b50-4871-900c-974935ca5f77.jpg) Agradezco la ayuda.

Gracias

Muy buena aclaraci贸n: Los pipelines, fueron dise帽ados para hacer inferencia muy sencilla.

El reto lo realic茅 con bloomz-1b1, el cual segun la documentaci贸n tiene mil cien millones de par谩metros, siendo el 5 mas grande de los bloomz, y descargo como 2 gigas de informaci贸n.

generacion_texto = pipeline( task="text-generation", model="bigscience/bloomz-1b1"
)

texto = "La ciencia de datos es una disciplina que todas las empresas requieren tener en sus equipos de trabajo, ya que"
generacion_texto(texto, max_length=200)
Respuesta:
[{'generated_text': 'La ciencia de datos es una disciplina que todas las empresas requieren tener en sus equipos de trabajo, ya que es una herramienta fundamental para la toma de decisiones.'}]

Cantidad de parametros por modelos bloomz:

| Parameters     | Finetuned Model |
|----------------|-----------------|
| 560M           | bloomz-560m     |
| 1.1B           | bloomz-1b1      |
| 1.7B           | bloomz-1b7      |
| 3B             | bloomz-3b       |
| 7.1B           | bloomz-7b1      |
| 176B           | bloomz          |
El notebook est谩 ac谩?
tras la mas reciente actualizaci贸n de apariencia, los recursos han desaparecido para descargar, puede alguien @platziteam ayudar

muy interesante ejercicio. Aqui mis resultados:
texto_generado = pipeline(task=鈥渢ext-generation鈥,model=鈥淧lanTL-GOB-ES/gpt2-large-bne鈥)
texto_origen = "Hoy en dia no conocemos mucho de la IA y por eso"
texto_generado(texto_origen,num_return_sequences=3)

[{鈥榞enerated_text鈥: 'Hoy en dia no conocemos mucho de la IA y por eso no la podemos usar para casi nada; aun as铆 los ordenadores, no han dejado de ser herramientas que usamos para comunicarnos. '},
{鈥榞enerated_text鈥: 鈥楬oy en dia no conocemos mucho de la IA y por eso, de vez en cuando, nos sorprenden los resultados en la escala de inteligencia con sus resultados, en concreto hoy os presentamos un proyecto de IA que ha llamado la atenci贸n a muchos y cuya aplicaci贸n鈥檥,
{鈥榞enerated_text鈥: 'Hoy en dia no conocemos mucho de la IA y por eso mismo en el post no me extiendo mas. '}]

Creo que el modelo que escog铆 le falta un poco 馃槂

Me encanta este profe, gracias por ponerle pasi贸n a las clases, me siento inspirado.

Bastante inclusivo este curso, ya parecen Netflix.

Buenas, Aqui estoy iniciando el curso y pues yo cargue este modelo:

Se me puso profundo el modelo generador de texto como que lo entrenaron con un libro que habla del amor.
el texto que me dio:

Hoy me siento con ganas de aprender, pero mi cuerpo no me deja trabajar, simplemente se sumerge en lo mas profundo de la procrastinacion. Todo va como debe ser. Me da la sensaci贸n de que la gente no puede sentir dolor, de que s贸lo somos una clase de personas que no estamos enteradas de la existencia del amor y de las emociones. Yo pienso en cualquier cosa que no sea un amor real, en algo que por cierto no nos pueda ayudar por lo que hemos perdido

Interesante como cambia el % de probabilidad 6 meses despu茅s, supongo que estos modelos siguen evolucionando y ahora tienen en cuenta m谩s factores

generar texto en espa帽ol
generarNewTexto = pipeline(task=鈥榯ext-generation鈥,model=鈥榖igscience/bloom-560m鈥)

generarNewTexto('los programadores estan ',max_length=30)

ouput [{鈥榞enerated_text鈥: 鈥榣os programadores estan icos, pero no es asi. Los programadores estan en el mundo de los datos, y no en el mundo de los鈥檥]

Divirtiendome con Hugging Face