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Amazon Web Services Inc. dijo hoy que se está asociando con una startup de inteligencia artificial llamada Hugging Face Inc. como parte de un esfuerzo por simplificar y acelerar la adopción de modelos de procesamiento de lenguaje natural.
Hugging Face es una startup con sede en la ciudad de Nueva York que es mejor conocida por su biblioteca Transformers, que facilita el acceso a una variedad de redes neuronales de lenguaje natural populares capacitadas en marcos de inteligencia artificial populares como PyTorch y TensorFlow.
Transformers proporciona miles de modelos previamente entrenados para realizar tareas en textos, como clasificación, extracción de información, respuesta a preguntas, resumen, traducción y generación de texto en más de 100 idiomas. Su objetivo es hacer que la PNL de vanguardia sea más fácil de usar para todos.
Reconociendo la popularidad de Transformers, Amazon dijo hoy que se está asociando con Hugging Face para combinar esa biblioteca con varias de sus herramientas de programación. La asociación traerá más de 7.000 modelos de PNL a Amazon SageMaker, que es un servicio de aprendizaje automático que se utiliza para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
Por su parte, Hugging Face ha anunciado un par de nuevos servicios creados con Amazon SageMaker, incluido AutoNLP, que proporciona una forma automática de entrenar, evaluar e implementar modelos de PNL de última generación para diferentes tareas, y la API de inferencia acelerada, que se utiliza para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en la nube y en el perímetro. La startup también ha elegido a AWS como su proveedor de nube preferido.
Amazon también anunció la disponibilidad general de Hugging Face Deep Learning Containers, que es un servicio para que los desarrolladores comiencen a crear modelos de lenguaje disponibles a través de Hugging Face en Amazon SageMaker. La compañía dijo que con SageMaker, es posible reducir el tiempo que lleva realizar la experimentación del modelo de PNL de días a solo minutos utilizando un entorno de desarrollo integrado que ayuda a realizar un seguimiento y comparar los resultados de diferentes experimentos. Además, los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades de capacitación distribuida de SageMaker, dijo Amazon.
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