Los espacios Hugging Face de la semana
Los Spaces de Hugging Face son entornos colaborativos diseñados para alojar y compartir aplicaciones de inteligencia artificial de manera sencilla y accesible. Permiten a desarrolladores, investigadores y entusiastas desplegar modelos de machine learning mediante interfaces web interactivas creadas con herramientas como Gradio, Streamlit o HTML puro.
29 de junio de 2025
Introducción
En el vertiginoso mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, compartir y demostrar avances es esencial para el progreso colectivo. Hugging Face, una empresa franco-estadounidense reconocida por su contribución al procesamiento de lenguaje natural, ha desarrollado una plataforma denominada "Spaces" que facilita esta interacción. Esta herramienta permite a desarrolladores, investigadores y entusiastas crear, alojar y compartir aplicaciones interactivas de aprendizaje automático de manera sencilla.
¿Qué son los espacios de Hugging Face?
Los "Spaces" de Hugging Face son entornos dedicados donde los usuarios pueden construir y desplegar aplicaciones de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Streamlit y Gradio. Estos espacios se integran perfectamente con el Hugging Face Model Hub, ofreciendo una experiencia fluida para la creación y presentación de modelos. (huggingface.co)
Características principales de los spaces de Hugging Face
Facilidad de uso y despliegue: Los usuarios pueden crear y desplegar demostraciones de aprendizaje automático en minutos utilizando frameworks como Streamlit y Gradio. (huggingface.co)
Integración con el Model Hub de Hugging Face: Los espacios se integran perfectamente con el Model Hub de Hugging Face, ofreciendo una experiencia fluida para la creación y presentación de modelos. (huggingface.co)
Flujo de trabajo basado en Git: Cada espacio está respaldado por un repositorio Git, lo que permite el control de versiones, edición colaborativa y actualizaciones fáciles mediante commits. (huggingface.co)
Opciones de hardware: Los espacios se ejecutan en hardware gratuito por defecto, pero pueden actualizarse para utilizar GPUs u otro hardware acelerado para cargas de trabajo de aprendizaje automático más intensivas. (huggingface.co)
Seguridad y gestión: Hay soporte para la gestión de secretos para mantener seguros tokens y claves, y las variables de entorno se exponen para el acceso programático a los metadatos del espacio. (huggingface.co)
Cómo crear y gestionar un espacio
Registro y acceso: Crea una cuenta en Hugging Face y accede a tu perfil.
Creación de un nuevo espacio: Desde tu perfil, selecciona la opción para crear un nuevo espacio, elige el framework deseado (Streamlit, Gradio, Docker o estático) y proporciona un nombre y descripción para tu espacio.
Desarrollo y despliegue: Desarrolla tu aplicación localmente y súbela al repositorio de tu espacio. El espacio se reconstruirá automáticamente con cada nuevo commit.
Colaboración: Invita a colaboradores a tu espacio para trabajar juntos en el desarrollo y mejora de la aplicación.
Casos de uso destacados
Demostraciones de modelos: Presenta las capacidades de tus modelos de aprendizaje automático a través de interfaces interactivas.
Prototipos de investigación: Comparte prototipos de investigación con la comunidad para obtener retroalimentación y colaboración.
Herramientas educativas: Crea herramientas educativas interactivas para enseñar conceptos de aprendizaje automático.
Exploración de datos: Construye paneles interactivos para explorar y visualizar datos.
Comunidad y colaboración
La plataforma alberga miles de espacios creados por la comunidad, que cubren casos de uso como generación de imágenes, análisis de texto, síntesis de voz, modelado 3D y más. Esto la convierte en un recurso rico para el aprendizaje, la colaboración y la inspiración. (huggingface.co)
Espacios de la última semana de junio de 2025
Algunos de los espacios destacados por la comunidad, en la última semana de junio, son los siguientes:
Song Generation
Esta app generadora de canciones solo admite textos en inglés. Con ChatGPT creamos la siguiente canción:
[verse]
Scrolling through the cloud one day,
Found a place where models play,
They read my text, they see my face,
It all comes true in Hugging Face.
[verse]
No need to code a thousand lines,
Just click and go — it’s all online.
Gradio waves from the UI bright,
Streamlit joins in, smooth and light.
[chorus]
In a Space on Hugging Face,
AI sparks with style and grace.
One little prompt, and I create —
From text to dreams, it’s first-rate!
[bridge]
Transformers thinking in the stream,
Sharing code, ideas, and dreams.
A global crowd that learns and builds,
In every Space, the future's real.
[outro-short]
Obteniendo la siguiente canción estilo Pop:
Diptych Prompting
Esta app permite producir imágenes de un nuevo sujeto dentro de un contexto deseado, capturando con precisión tanto las características visuales del sujeto como el contenido semántico de la indicación textual (véase el paper). He aquí un ejemplo:
Chatea con Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72B es un modelo de lenguaje extenso de código abierto optimizado para ingeniería de software y resolución de problemas. Basado en Qwen2.5-72B, está optimizado mediante aprendizaje de refuerzo a gran escala que aplica parches de código en repositorios reales y los valida mediante la ejecución completa de la suite de pruebas, premiando solo las finalizaciones correctas y robustas. El modelo alcanza un 60,4 % en SWE-bench Verified, estableciendo un nuevo estándar entre los modelos de código abierto para la corrección de errores de software y el razonamiento de código.
Conclusión
Hugging Face Spaces ha democratizado el acceso a la creación y despliegue de aplicaciones de aprendizaje automático, ofreciendo una plataforma accesible y colaborativa para desarrolladores e investigadores. Su integración con el ecosistema de Hugging Face y su enfoque en la facilidad de uso y la colaboración lo convierten en una herramienta invaluable en el ámbito de la inteligencia artificial.
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