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Hugging Face BlogTorchNeuron facilita la ejecución de modelos de Hugging Face en AWS Trainium
Hugging Face presentó TorchNeuron, un plugin de PyTorch que aporta un backend nativo para AWS Trainium con ejecución eager, torch.compile y APIs distribuidas como FSDP y TP. Las librerías Transformers, Diffusers, Accelerate, PEFT y TRL lo soportan de forma nativa, reemplazando a Optimum Neuron, y la cobertura de arquitecturas de generación de texto sube del 46% al 89%. Estará disponible como beta pública desde el 20 de octubre de 2026 con instalación vía pip install torch-neuronx.
Aprendé a usar el Hugging Face Kernel Hub en 5 minutos
Hugging Face presentó el Kernel Hub, un repositorio que permite cargar kernels de cómputo optimizados directamente desde el Hub mediante la biblioteca kernels, evitando compilaciones manuales complejas. El artículo explica cómo usar get_kernel para descargar binarios precompilados de operaciones como FlashAttention, GELU y RMSNorm, con ejemplos de código y benchmarks que muestran aceleraciones de hasta casi 2x en GPUs L4. También detalla casos de uso en proyectos como Text Generation Inference y Transformers, y recomienda verificar la corrección numérica y el rendimiento en cada hardware.
Cómo desplegar y ajustar los modelos DeepSeek en AWS
Hugging Face publicó una guía para desplegar y ajustar los modelos de razonamiento DeepSeek-R1 en servicios de AWS, incluyendo Inference Endpoints, Amazon Bedrock Marketplace, SageMaker AI y EC2 Neuron. El documento detalla configuraciones de hardware recomendadas para cada variante destilada y ofrece fragmentos de código en Python para el despliegue. También señala que el equipo trabaja en habilitar el despliegue en Inferentia y el ajuste fino de todos los modelos DeepSeek.
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.