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Hugging Face BlogHugging 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.
Noticia originalLeRobotDataset 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.
Noticia originalHugging Face lanza AI Sheets, una herramienta sin código para trabajar con datasets usando modelos de IA abiertos
Hugging Face presentó AI Sheets, una herramienta de código abierto y sin código para construir, transformar y enriquecer datasets usando modelos de IA abiertos. Funciona con una interfaz tipo hoja de cálculo, permite usar miles de modelos del Hub vía Inference Providers o locales, incluido gpt-oss de OpenAI, y puede desplegarse localmente o en el Hub. Ofrece casos de uso como comparar modelos, mejorar prompts, clasificar, analizar y enriquecer datos, generar datasets sintéticos y exportarlos al Hub.
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