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Hugging Face renueva su herramienta para ejecutar modelos de IA desde el navegador

La plataforma actualiza Kernels, su entorno de código en la nube, con soporte para GPUs más potentes y memoria ampliada.

Por Redacción1 min
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Hugging Face renueva su herramienta para ejecutar modelos de IA desde el navegador
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Hugging Face (una plataforma donde desarrolladores comparten y descargan modelos de IA ya entrenados) acaba de anunciar mejoras significativas en Kernels, su herramienta que permite ejecutar código de inteligencia artificial directamente desde el navegador sin necesidad de instalar nada en el ordenador. Los cambios incluyen acceso a GPUs (procesadores especializados en IA) más rápidas, más memoria RAM para trabajar con modelos grandes y una interfaz rediseñada.

La actualización más destacada es la incorporación de las taretas Nvidia A10G y L4, que según Hugging Face ofrecen hasta cuatro veces más rendimiento que las anteriores T4 para tareas de inferencia (el proceso de obtener respuestas de un modelo ya entrenado). Además, la RAM disponible sube de 16 a 32 GB en los planes gratuitos, lo que permite cargar modelos más grandes sin quedarse sin memoria.

Kernels funciona de forma similar a Google Colab o Jupyter Notebook: el usuario escribe código Python en el navegador y lo ejecuta en servidores de Hugging Face. Es especialmente útil para probar modelos de pesos abiertos (aquellos cuyo código y parámetros internos son públicos) sin tener que configurar un entorno local ni pagar por servicios en la nube de forma anticipada.

La plataforma mantiene un plan gratuito con límites de tiempo de ejecución, pero ahora ofrece suscripciones de pago con acceso prioritario a GPUs y sin interrupciones. Hugging Face compite así directamente con otros entornos de código en la nube orientados a IA, como Kaggle de Google o SageMaker Studio Lab de Amazon, en un momento en que cada vez más desarrolladores buscan formas accesibles de experimentar con modelos grandes sin invertir en hardware propio.

Fuente original
Hugging Face Blog
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