Hugging Face
Hub de modelos, datasets y aplicaciones de IA/ML con más de dos millones de modelos e Inference API integrada
Hugging Face es una comunidad y plataforma de IA open source fundada en 2016. Funciona como el «GitHub de modelos, datasets y demos de IA»: reúne más de dos millones de modelos, 350.000 datasets y 650.000 demos Spaces, y mantiene bibliotecas estándar como Transformers, Diffusers, Datasets y Accelerate. El Hub ofrece versionado de pesos con Git LFS, Model Cards estandarizadas e Inference API para ejecutar modelos con un clic. En biotecnología permite usar BioGPT, BioBERT, ESMFold, ProtGPT2 y ChemBERTa, datasets médicos como PubMedQA y demos de estructuras proteicas sin GPU local.
💻 Requisitos del sistema
0 en la nube (Inference API solo requiere navegador); 8–128 GB o más según el modelo descargado localmente
0 en la nube; 4 GB o más para modelos pequeños hasta 80 GB o más para LLM grandes. device_map="auto" distribuye entre varias GPU
La caché local usa ~/.cache/huggingface/hub; se recomiendan 100 GB o más para modelos grandes y puede cambiarse con HF_HOME
⚡ Instalación
pip install transformers datasets accelerate
1. Cargar un modelo y ejecutar inferenciafrom transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct") print(pipe("¿Cuál es la diferencia entre AlphaFold y ESMFold al predecir estructuras proteicas?"))
2. Inference API (llamada en la nube sin GPU)import requests API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/microsoft/biogpt" headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"} r = requests.post(API_URL, headers=headers, json={"inputs": "COVID-19 mortality is associated with"})
3. Cargar un datasetfrom datasets import load_dataset ds = load_dataset("qiaojin/PubMedQA", "pqa_labeled")
4. Descargar pesos con la CLIpip install huggingface_hub huggingface-cli login huggingface-cli download bartowski/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF --include "Q4_K_M" --local-dir ./models/llama-3.3-70b
5. Desplegar una demo Spaces (Gradio)pip install gradio
Después de crear app.pygradio deploy
🧬 Casos de uso en biociencias
Aplicación práctica
Hugging Face es una comunidad y plataforma de IA open source fundada en 2016. Funciona como el «GitHub de modelos, datasets y demos de IA»: reúne más de dos millones de modelos, 350.000 datasets y 650.000 demos Spaces, y mantiene bibliotecas estándar como Transformers, Diffusers, Datasets y Accelerate. El Hub ofrece versionado de pesos con Git LFS, Model Cards estandarizadas e Inference API para ejecutar modelos con un clic. En biotecnología permite usar BioGPT, BioBERT, ESMFold, ProtGPT2 y ChemBERTa, datasets médicos como PubMedQA y demos de estructuras proteicas sin GPU local.
FAQ
¿Qué es Hugging Face?
Hugging Face es una comunidad y plataforma de IA open source fundada en 2016. Funciona como el «GitHub de modelos, datasets y demos de IA»: reúne más de dos millones de modelos, 350.000 datasets y 650.000 demos Spaces, y mantiene bibliotecas estándar como Transformers, Diffusers, Datasets y Accelerate. El Hub ofrece versionado de pesos con Git LFS, Model Cards estandarizadas e Inference API para ejecutar modelos con un clic. En biotecnología permite usar BioGPT, BioBERT, ESMFold, ProtGPT2 y ChemBERTa, datasets médicos como PubMedQA y demos de estructuras proteicas sin GPU local.
¿Cuándo debería usar Hugging Face?
Hub de modelos, datasets y aplicaciones de IA/ML con más de dos millones de modelos e Inference API integrada
¿Cuál es un caso de uso biomédico de Hugging Face?
Aplicación práctica: Hugging Face es una comunidad y plataforma de IA open source fundada en 2016. Funciona como el «GitHub de modelos, datasets y demos de IA»: reúne más de dos millones de modelos, 350.000 datasets y 650.000 demos Spaces, y mantiene bibliotecas estándar como Transformers, Diffusers, Datasets y Accelerate. El Hub ofrece versionado de pesos con Git LFS, Model Cards estandarizadas e Inference API para ejecutar modelos con un clic. En biotecnología permite usar BioGPT, BioBERT, ESMFold, ProtGPT2 y ChemBERTa, datasets médicos como PubMedQA y demos de estructuras proteicas sin GPU local.
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