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Hugging Face BlogGoogle DeepMind lanza Gemma 4, su familia de modelos multimodales abiertos con soporte de audio y despliegue en dispositivo
Google DeepMind lanzó Gemma 4, su nueva familia de modelos multimodales abiertos bajo licencia Apache 2, disponibles en Hugging Face con soporte para transformers, llama.cpp, MLX, WebGPU y Rust. La familia incluye cinco tamaños (E2B, E4B, 12B Unified, 31B y 26B A4B) con ventanas de contexto de hasta 256K y capacidad de procesar imagen, texto y audio, pensados para despliegue en dispositivo. También se presentó DiffusionGemma, un modelo que genera texto por difusión con velocidades superiores a 1100 tokens por segundo, y borradores de predicción multi-token que aceleran la inferencia hasta tres veces.
Hugging Face explica cómo desplegar su sistema de voz a voz en Inference Endpoints
Hugging Face publicó una guía para desplegar su proyecto Speech-to-Speech (S2S), una tubería en cascada que combina detección de actividad de voz, voz a texto, modelo de lenguaje y texto a voz, con soporte para inglés, francés, español, chino, japonés y coreano. El artículo detalla cómo construir una imagen Docker personalizada a partir del repositorio huggingface-inference-toolkit y desplegarla en Inference Endpoints, tanto por interfaz gráfica como por API. Se recomienda hardware AWS GPU L4 a 0,80 dólares por hora y se explica la implementación de un servidor web con websockets y un cliente para grabar y reproducir audio.