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Hugging Face Blogtokenizers v1: codificación, decodificación y escalado medidos
Hugging Face publicó tokenizers v1, una reescritura de su biblioteca de tokenización que codifica texto entre 3 y 30 veces más rápido que la versión v0.23 en un Apple M4 Max, manteniendo idénticos los IDs de token, la API y el vocabulario. Las mejoras combinan un divisor basado en flujos de bits con SIMD en lugar de expresiones regulares, una caché de palabras por hilo, un bucle de fusión sin asignaciones y llamadas al modelo por lotes. La versión candidata ya está en crates.io y la hoja de ruta hacia 1.0.0 incluye más familias de modelos, bindings de C/C++ para ExecuTorch y llama.cpp, y una futura exploración de codificación en GPU.
Cohere se suma a los Inference Providers de Hugging Face
Hugging Face anunció que Cohere se convirtió en un Inference Provider compatible en su Hub, siendo el primer creador de modelos que comparte y sirve sus modelos directamente en la plataforma. Los usuarios pueden ejecutar inferencia sin servidor de modelos como Command A, Command R7B, Aya Expanse y Aya Vision, con soporte multilingüe de hasta 23 idiomas y contexto de 256k. La facturación se realiza directamente en la cuenta de Cohere o con las tarifas estándar de la API, sin recargos adicionales, y los usuarios PRO reciben 2 dólares mensuales en créditos de inferencia.