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Hugging Face BlogOpen-R1: actualización n.º 1 sobre la replicación del pipeline de DeepSeek-R1
El equipo de Hugging Face publica la primera actualización del proyecto Open-R1, lanzado una semana antes para replicar el pipeline de entrenamiento y los datos sintéticos de DeepSeek-R1. Reportan que lograron reproducir los resultados de DeepSeek en el benchmark MATH-500, integraron GRPO en TRL 0.14 y optimizaron la generación de datos sintéticos usando 32 GPU con inferencia en streaming. También reseñan las reacciones del mercado y de laboratorios como OpenAI y Anthropic, y los proyectos y datasets que la comunidad construyó en torno al modelo.
Mini-R1: reproducen el "momento ajá" de DeepSeek R1 con un tutorial de aprendizaje por refuerzo
Philipp Schmid publicó un tutorial que reproduce el "momento ajá" de DeepSeek-R1 entrenando un modelo Qwen2.5-3B-Instruct con Group Relative Policy Optimization (GRPO) para resolver el Juego de la Cuenta Regresiva. El entrenamiento distribuido usó DeepSpeed y vLLM sobre 4 GPU NVIDIA H100, con 450 pasos en unas 6 horas. La tasa de éxito pasó de ~25% a los 100 pasos a 50% a los 450 pasos, y el modelo migró de un razonamiento "con palabras" a uno de tipo programático.
Hugging Face y AWS permiten desplegar 83 modelos abiertos en Amazon Bedrock Marketplace
Hugging Face anunció que 83 modelos abiertos de su catálogo ya están disponibles en Amazon Bedrock Marketplace, con endpoints gestionados por Amazon SageMaker JumpStart. Los clientes de AWS pueden desplegar modelos como Google Gemma 2 27B Instruct y usarlos con las API de Bedrock, incluidas Agents, Knowledge Bases, Guardrails y Model Evaluations, pagando solo por el cómputo de SageMaker. El artículo explica paso a paso el despliegue desde el catálogo de modelos y la invocación mediante la API Converse con el SDK de Python.
Hugging Face lanza un contenedor de inferencia para modelos de lenguaje grandes en Amazon SageMaker
Hugging Face presentó un contenedor de inferencia (DLC) para desplegar modelos de lenguaje grandes de código abierto en Amazon SageMaker, impulsado por Text Generation Inference (TGI). El artículo explica paso a paso cómo configurar el entorno, obtener la imagen, desplegar el modelo Open Assistant Pythia 12B en instancias con GPU y ejecutar inferencia. También muestra cómo construir un chatbot con Gradio respaldado por SageMaker y menciona arquitecturas compatibles como BLOOM, Llama, StarCoder y Falcon.
Crear un asistente de programación con StarCoder
El artículo describe cómo el modelo de código abierto StarCoder, de 16B parámetros y entrenado con un billón de tokens de más de 80 lenguajes de programación, puede ajustarse para funcionar como asistente conversacional de programación, dando lugar a StarChat. Explica el uso de prompts de diálogo, el formato ChatML, el enmascaramiento de etiquetas de usuario y el ajuste fino con DeepSpeed ZeRO-3 sobre el dataset OpenAssistant. También aborda la evaluación de asistentes de código mediante benchmarks y juicio de modelos como GPT-4, y advierte sobre limitaciones y sesgos del modelo alfa.