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Hugging Face BlogHugging Face lanza Storage Buckets, almacenamiento de objetos mutable para flujos de trabajo de IA
Hugging Face anunció el lanzamiento de Storage Buckets, un almacenamiento de objetos mutable similar a S3 para flujos de trabajo de machine learning, publicado el 10 de marzo de 2026. Los Buckets se apoyan en Xet, el backend de almacenamiento basado en chunks que deduplica contenido, lo que reduce ancho de banda y costos, y ofrecen precalentamiento para acercar datos a AWS y GCP. Se gestionan desde la CLI de hf, Python (huggingface_hub v1.5.0), JavaScript y HfFileSystem, y contaron con una beta privada junto a Jasper, Arcee, IBM y PixAI.
Hugging Face mejora el streaming de datasets: 100 veces menos peticiones y hasta el doble de velocidad
Hugging Face anunció mejoras en el streaming de datasets de su librería, logrando hasta 100 veces menos peticiones de inicio, resolución de archivos 10 veces más rápida y el doble de velocidad de streaming. Las optimizaciones incluyen caché persistente de archivos entre workers del DataLoader, prefetching para Parquet y buffering configurable. La compañía usa estas mejoras para entrenar sus modelos SmolVLM y nanoVLM, alcanzando velocidades comparables a la lectura desde SSD locales.
LeRobotDataset v3.0: Hugging Face lanza un formato de datasets a gran escala para robótica
Hugging Face publicó LeRobotDataset v3.0, un nuevo formato de datasets para robótica que empaqueta múltiples episodios en un único archivo mediante metadatos relacionales, superando los límites del sistema de archivos de la versión anterior. El formato incorpora soporte nativo de streaming para procesar grandes volúmenes de datos sin descargarlos, y llegará con lerobot-v0.4.0 junto a una utilidad de conversión de datasets v2.1. La versión apunta a escalar a millones de episodios y democratizar el aprendizaje robótico.
Escalar el procesamiento de datos con IA usando Hugging Face y Dask
Un artículo técnico del blog de Hugging Face explica cómo combinar la plataforma con la biblioteca Dask para escalar tareas de procesamiento de datos con inteligencia artificial. Los autores muestran cómo pasar de procesar 100 filas con pandas a 211 millones de filas usando Dask y Coiled en múltiples GPU en la nube, con un flujo de trabajo que tardó unas cinco horas. El ejemplo usa el clasificador FineWeb-Edu para identificar páginas web de alto valor educativo dentro del conjunto de datos FineWeb.
Guía completa de conjuntos de datos de audio en Hugging Face
Artículo técnico de Hugging Face que explica cómo usar la biblioteca 🤗 Datasets para descargar, cargar y preprocesar conjuntos de datos de audio con una sola línea de código Python. Detalla el remuestreo, las funciones de preprocesamiento y filtrado, y el modo de transmisión para trabajar con datasets de gran tamaño sin restricciones de disco. Incluye un recorrido por los principales conjuntos de datos de reconocimiento de voz, traducción de voz y clasificación de audio disponibles en el Hub.