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Noticias de software libre
14 noticias · De más nuevas a más antiguas.
AppleInsiderEl segundo colapso de Roli deja a los clientes buscando pedidos, reembolsos y soporte
La compañía Roli ha colapsado por segunda vez, enfrentando problemas con el cumplimiento de pedidos y comunicación con los clientes. Esto se suma a problemas previos con la cadena de suministro y la gestión de garantías. La situación parece empeorar a medida que la empresa inicia su proceso de disolución. Existe un esfuerzo comunitario por crear software de código abierto para reemplazar los productos de la compañía.
Hugging Face BlogApertus 1.5: los modelos abiertos 8B y 70B suman comprensión de imágenes y audio, modo de razonamiento y contexto cuatro veces mayor
El equipo de Apertus publicó la versión 1.5 de sus modelos abiertos de 8B y 70B, que suman comprensión nativa de imágenes y audio, un modo de razonamiento opcional, contexto de 262.144 tokens y mejor seguimiento de instrucciones y uso de herramientas. Los pesos se liberaron en Hugging Face el 24 de julio de 2026 bajo licencia Apache 2.0, con datos, recetas y checkpoints intermedios abiertos. El lanzamiento incluye evaluaciones ampliadas y tarjetas reproducibles, y el equipo anunció la hoja de ruta de Apertus 2.0 con arquitectura MoE de unos 600B de parámetros.
Llega FLUX.3 Image Klein a Diffusers: el nuevo modelo abierto de generación de imágenes de Black Forest Labs
Black Forest Labs lanzó FLUX.3 Image Klein, un modelo abierto de generación de imágenes disponible desde el primer día en Diffusers. El modelo unifica texto a imagen, imagen a imagen con múltiples referencias y control de diseño mediante cuadros delimitadores en el prompt. El checkpoint destilado genera una imagen de 1024×1024 en unos 2 segundos en una H100, e incluye variantes cuantizadas NVFP4 y FP8, scripts de ajuste fino LoRA y una arquitectura modular.
Más allá de LoRA: ¿se puede superar la técnica de ajuste fino más popular?
Un artículo técnico de Hugging Face analiza si LoRA, la técnica de ajuste fino eficiente en parámetros más usada, es realmente la mejor opción. Sus benchmarks muestran que LoRA funciona bien pero otras técnicas como OFT o Lily la superan en precisión o uso de memoria según la tarea. Los autores recomiendan evaluar múltiples técnicas PEFT con la misma API en lugar de adoptar LoRA por defecto.
Diffusers incorpora FLUX.2, el nuevo modelo abierto de generación de imágenes de Black Forest Labs
Black Forest Labs presentó FLUX.2, una nueva serie de modelos abiertos de generación y edición de imágenes con arquitectura y preentrenamiento desde cero, que no reemplaza directamente a FLUX.1. El modelo usa un único codificador de texto (Mistral Small 3.1) y un DiT de 32B con más bloques de flujo único, y su inferencia sin optimizaciones requiere más de 80 GB de VRAM. La publicación de Hugging Face detalla cómo ejecutarlo con Diffusers mediante cuantización de 4 bits, offloading y codificador de texto remoto, además del ajuste fino con LoRA.
Swift Transformers alcanza la versión 1.0 y apunta al futuro con MLX y agentes
El equipo de Hugging Face anunció el lanzamiento de la versión 1.0 de swift-transformers, una biblioteca de Swift para integrar modelos de lenguaje locales en plataformas Apple Silicon, incluidos los iPhone. La versión consolida Tokenizers y Hub como módulos independientes, incorpora una nueva versión de swift-jinja mucho más rápida y adopta API modernas de Core ML con soporte para modelos con estado. El equipo anticipó que tras esta entrega se enfocará en MLX y en casos de uso agénticos, incluido el protocolo MCP.
ScreenEnv: publican una librería para desplegar agentes de escritorio de pila completa
El equipo de Hugging Face publicó ScreenEnv, una librería de Python que crea entornos de escritorio Ubuntu aislados en contenedores Docker para probar y desplegar agentes GUI o de uso de computadora. La herramienta ofrece control total del escritorio, integración mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o API directa del sandbox, y configuración en una línea, con soporte para AMD64 y ARM64. Sus autores anticipan expandirla a Android, macOS y Windows para una automatización multiplataforma.
Guía para afinar FLUX.1-dev con QLoRA en hardware de consumo
El artículo técnico de Hugging Face explica cómo ajustar finamente el modelo de difusión FLUX.1-dev con QLoRA usando la librería diffusers, logrando un pico de uso de memoria de unos 10 GB de VRAM en una sola GPU de consumo. Se detallan técnicas de optimización como LoRA, cuantización de 4 bits con bitsandbytes, optimizador AdamW de 8 bits, checkpointing de gradientes y caché de latentes y embeddings de texto. Los resultados en una RTX 4090 muestran un ajuste de 700 pasos en unos 41 minutos con ~9 GB de VRAM, y se menciona que FP8 con torchao reduce el tiempo a unos 20 minutos en una H100.
FastRTC: la biblioteca de comunicación en tiempo real para Python
Hugging Face presentó FastRTC, una biblioteca de código abierto para Python que facilita la creación de aplicaciones de audio y video con IA en tiempo real, con detección automática de voz, interfaz Gradio con WebRTC y soporte para FastAPI. El anuncio se produce en un contexto de auge de modelos de voz en tiempo real, como los de OpenAI, Google, Kyutai y Alibaba, y de una ronda de 180 millones de dólares de ElevenLabs. La herramienta busca resolver la dificultad de los ingenieros de ML para construir aplicaciones de streaming en Python.
Hugging Face explica cómo desplegar su sistema de voz a voz en Inference Endpoints
Hugging Face publicó una guía para desplegar su proyecto Speech-to-Speech (S2S), una tubería en cascada que combina detección de actividad de voz, voz a texto, modelo de lenguaje y texto a voz, con soporte para inglés, francés, español, chino, japonés y coreano. El artículo detalla cómo construir una imagen Docker personalizada a partir del repositorio huggingface-inference-toolkit y desplegarla en Inference Endpoints, tanto por interfaz gráfica como por API. Se recomienda hardware AWS GPU L4 a 0,80 dólares por hora y se explica la implementación de un servidor web con websockets y un cliente para grabar y reproducir audio.
SDXL en 4 pasos con LoRAs de Consistencia Latente
El equipo de Hugging Face y colaboradores presentaron una nueva técnica, LCM LoRA, que permite generar imágenes con Stable Diffusion y SDXL en solo 4 a 8 pasos en lugar de los 25 a 50 habituales. El método entrena pequeños adaptadores LoRA en lugar de destilar el modelo completo, logrando inferencias hasta 10 veces más rápidas en distintos hardwares. Se liberaron los LoRAs y modelos LCM para SDXL, Stable Diffusion 1.5 y SSD-1B, junto con scripts de entrenamiento e integración en la librería diffusers.
BERTopic se integra con Hugging Face Hub para gestionar modelos de topic modelling
La biblioteca Python BERTopic anunció una actualización que permite enviar y cargar modelos de topic modelling directamente hacia y desde Hugging Face Hub, facilitando su despliegue en producción. La integración también incorpora serialización con safetensors para una gestión segura de modelos y reduce el tamaño de los modelos entrenados con grandes volúmenes de datos. El artículo ejemplifica su uso explorando temas en conjuntos de datos RLHF como OpenAssistant Conversations y Databricks-dolly-15k.
Ejecutar un chatbot similar a ChatGPT en una sola GPU con ROCm
El artículo explica cómo ejecutar el modelo de lenguaje Vicuna 13B, un chatbot de código abierto similar a ChatGPT, en una sola GPU AMD utilizando la plataforma ROCm. Detalla los requisitos del sistema, la instalación de ROCm y Docker, la descarga y cuantización del modelo con GPTQ a 4 bits, y la inferencia y exposición del modelo mediante una API web. Según el texto, el modelo cuantizado requiere solo 7,52 GB de memoria frente a los más de 28 GB en fp16, con una penalización mínima de latencia y precisión.
SpeechT5: síntesis, reconocimiento y más con un modelo unificado de voz
Hugging Face anunció la disponibilidad de SpeechT5 en su biblioteca Transformers, un modelo de Microsoft Research Asia que unifica síntesis de voz, reconocimiento automático del habla y conversión de voz en una sola arquitectura encoder-decoder. El modelo se preentrena con datos combinados de texto y voz, y luego se ajusta por tarea usando pre-nets y post-nets específicas. La publicación incluye ejemplos de código y demos interactivas para TTS, conversión de voz y ASR.