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Hindustan TimesAsociación de abogados pide acción penal contra ACP suspendido por comentarios contra abogados
La asociación de abogados de Delhi exigió al comisionado de policía el registro de un caso penal contra el ACP suspendido Manasvi Vashishtha por comentarios despectivos hacia abogados. La asociación también solicitó una investigación independiente y la retirada inmediata de armas del oficial, además de acciones disciplinarias estrictas. Se denunció que el ACP intimidó a abogados durante una protesta y se pidió una investigación exhaustiva del incidente.
Más de 50 manifestantes detenidos brevemente por 'infracciones' en la manifestación del bloque INDIA
Más de 50 manifestantes fueron detenidos brevemente cerca de Minto Road durante la manifestación del bloque INDIA en Delhi por violar restricciones. La policía afirmó que la marcha se desarrolló pacíficamente, a pesar del despliegue de más de 2,500 efectivos paramilitares y medidas de seguridad elaboradas para manejar la gran multitud. Se reportaron algunas reclamaciones de restricciones en las fronteras de Delhi-Faridabad y Delhi-Noida, las cuales fueron negadas por la policía.
The HinduDos arrestados por vender marihuana en Patancheru
Dos individuos, Sanchit Roy y Mahesh Kumar, fueron arrestados por la Fuerza EAGLE y la policía de Patancheru por vender marihuana a trabajadores locales cerca de una granja láctea en Kardanoor. Se incautaron 1.150 kg de marihuana valorados en ₹57,000 y se detuvieron a cuatro consumidores. Roy, trabajador de la granja, supuestamente adquiría la droga de un proveedor en Bihar, mientras que Kumar ayudaba en la venta.
Hugging Face BlogGuía 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.
Cómo Hugging Face optimizó la inferencia de BLOOM con una reducción de latencia de 5x
El artículo detalla el proceso de optimización del servidor de inferencia del modelo BLOOM de 176.000 millones de parámetros, desarrollado por Hugging Face y BigScience. El equipo logró reducir la latencia de 350 ms/token a 71 ms/token y multiplicar por 50 el throughput, combinando paralelismo de tensores, kernels personalizados, torch.jit.script y un servidor web en Rust y Python. También relata fracasos como mediciones erróneas por un profiler olvidado y las dificultades de estabilidad con DeepSpeed.