Optimizar y desplegar modelos entrenados manualmente es posible gracias a los Hugging Face Inference Endpoints, facilitando la integración en servicios y aplicaciones sin complicadas configuraciones técnicas. Aprende paso a paso cómo guardar tu modelo entrenado, subirlo eficientemente a Hugging Face y desplegarlo en la nube para producción.
¿Cómo guardar tu modelo fine-tuned?
Tras entrenar tu modelo es esencial guardarlo correctamente. Utiliza el método save_model disponible desde tu objeto trainer, especificando claramente el identificador que desees. Esto generará los siguientes archivos clave:
- Configuración sobre adaptadores empleados (Lora).
- Archivos binarios (
safe tensors) con los pesos entrenados.
- Configuración relevante para cargarlo posteriormente.
Mantener estos archivos debidamente almacenados posibilitará su uso posterior para inferencia.
¿Cuáles son los pasos para subir tu modelo a Hugging Face?
Hugging Face ofrece simplicidad al subir modelos, actuando similar a un repositorio Git adaptado especialmente para machine learning:
- Creación de un token en Hugging Face con permisos de escritura.
- Autenticación desde tu Google Colab usando este token.
- Subir tu modelo mediante
trainer.push_to_hub().
Es recomendable escoger cuidadosamente los permisos del token según el nivel de acceso que deseas otorgar, contando con la opción de especificar niveles más detallados si es necesario.
¿Qué es y cómo crear un archivo handler.py para inferencia?
Para desplegar efectivamente en Hugging Face Inference Endpoints debes:
- Generar un archivo
handler.py que contenga:
- Inicialización del modelo base y adaptadores.
- Carga del tokenizer para procesar entradas.
- Definir la función
__call__ para manejar solicitudes de inferencia desde la API.
Este archivo permitirá al endpoint gestionar automáticamente solicitudes provenientes del usuario, realizando inferencia y retornando la información requerida de manera rápida y segura.
¿Cómo utilizar Hugging Face Inference Endpoints para despliegue en la nube?
Para desplegar modelos facilmente debes entrar a "Inference Endpoints" de Hugging Face, indicando:
- Proveedor (AWS recomendado).
- Tipo de máquina adecuada (GPU NVIDIA L4 recomendada para optimización).
- Nivel de seguridad (Protected, Hugging Face Restricted o Public según necesidad).
- Configuración de auto-escalado para control económico.
Al usar esta herramienta se evita lidiar con infraestructura complicada, reduciendo significativamente tiempos de configuración e incrementando tu productividad.
¿Qué consideraciones de costos debes tener presentes?
Es fundamental seleccionar planos que controlen tus gastos:
- Establece un tiempo limitado para desactivar instancias si no reciben solicitudes (se recomienda una ventana de 15 minutos).
- Inicializa únicamente una réplica por defecto para mantener bajo tu gasto inicial.
- Evalúa cuidadosamente el número de solicitudes que tu endpoint atenderá para elegir correctamente el tamaño y tipo de máquina.
Adicionalmente, mediante el dashboard ofrecido por Hugging Face podrás monitorear y pausar tus endpoints para ajustar fácilmente tus costos operativos.
¿Cómo probar rápidamente tu endpoint?
Es posible validar tu endpoint directamente desde el playground disponible, facilitando pruebas rápidas y ajustes inmediatos. También, Hugging Face proporciona opciones detalladas para integrarlo en Python, JavaScript u otros métodos interactivos mediante APIs.
