Documentation Index

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Límites de Tasa

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Entrenamiento Local

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Hugging Face Hub

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Manejo de Límites de Tasa

import time
from huggingface_hub import HfApi

def download_with_retry(model_id, max_retries=3):
    api = HfApi()
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return api.model_info(model_id)
        except Exception as e:
            if "rate limit" in str(e).lower():
                wait = 60 * (attempt + 1)
                print(f"Rate limited, waiting {wait}s...")
                time.sleep(wait)
            else:
                raise

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Logging de W&B

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Reducir el Volumen de Logs

params = LLMTrainingParams(
    model="google/gemma-3-270m",
    data_path="./data.jsonl",
    project_name="my-model",
    log="wandb",
    logging_steps=50,  # Log less frequently
)

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Servicios de GPU en la Nube

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Hugging Face Spaces

• Limitado por tu cuota de Spaces
• Se aplican límites de almacenamiento persistente

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Otras Nubes

• Horas de GPU
• Almacenamiento
• Ancho de banda de red

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Mejores Prácticas

1. Almacena modelos localmente - No vuelvas a descargar
2. Registra eficientemente - No registres cada paso
3. Usa checkpoints - Reanuda en lugar de reiniciar
4. Operaciones por lotes - Reduce llamadas a la API

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Próximos Pasos