Los modelos de lenguaje han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo aplicaciones que van desde chatbots hasta herramientas de traducción. Si bien las API en línea son convenientes, las bibliotecas locales o fuera de línea ofrecen ventajas como privacidad, latencia reducida y funcionamiento sin conectividad a Internet. Aquí hay una exploración detallada de algunas de las mejores bibliotecas de modelos de lenguaje locales o fuera de línea disponibles: Transformadores de Hugging Face La biblioteca Transformers de Hugging Face es un conjunto de herramientas versátil para tareas de generación y comprensión del lenguaje natural. Si bien se usa principalmente con modelos en línea, admite el uso fuera de línea a través de: Exportación de TorchScript: los modelos se pueden exportar al formato TorchScript, lo que permite una inferencia eficiente en CPU y dispositivos móviles sin requerir una conexión a Internet activa. Exportación de ONNX: algunos modelos admiten la exportación al formato ONNX, lo que facilita la integración en varios marcos para casos de uso fuera de línea. OpenAI GPT-3 El modelo GPT-3 de OpenAI, conocido por su gran escala e impresionantes capacidades de generación de lenguaje, se puede implementar localmente a través de:Acceso a la API de OpenAI: si bien es principalmente un servicio en línea, OpenAI ofrece soluciones empresariales que se pueden implementar localmente, lo que garantiza la privacidad y las respuestas de baja latencia.Implementación personalizada: los usuarios avanzados pueden implementar versiones más pequeñas o modelos ajustados localmente utilizando marcos como TensorFlow o PyTorch, aunque esto requiere experiencia técnica. TensorFlow de Google El ecosistema TensorFlow de Google proporciona herramientas para crear e implementar modelos de aprendizaje automático, incluidos modelos de lenguaje, localmente. Los componentes clave incluyen:TensorFlow Lite: optimizado para dispositivos móviles y de IoT, TensorFlow Lite permite implementar modelos localmente con recursos computacionales mínimos.TensorFlow Serving: para la implementación del lado del servidor, TensorFlow Serving permite una inferencia eficiente con soporte para múltiples modelos simultáneamente. PyTorch PyTorch es reconocido por su flexibilidad y facilidad de uso en aplicaciones de aprendizaje profundo, incluidos los modelos de lenguaje. Las opciones de implementación local incluyen:TorchScript: los modelos se pueden exportar al formato TorchScript para una ejecución eficiente en una variedad de plataformas, incluidos los sistemas móviles e integrados.LibTorch: para los desarrolladores de C++, LibTorch proporciona una API de C++ para integrar los modelos de PyTorch en aplicaciones sin requerir Python. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Desarrollado por Google, BERT ha sido fundamental en el avance de las tareas de procesamiento del lenguaje natural. Se puede usar localmente a través de:Hugging Face Transformers: los modelos BERT son compatibles con la biblioteca Transformers de Hugging Face, lo que permite la implementación en entornos fuera de línea a través de exportaciones de TorchScript u ONNX.TensorFlow/PyTorch: implementación directa utilizando los marcos TensorFlow o PyTorch, con optimizaciones para sistemas móviles e integrados. SpaCy SpaCy es una biblioteca de código abierto popular para tareas de NLP, que ofrece tokenización eficiente, reconocimiento de entidades con nombre y análisis de dependencias. Aunque se utiliza principalmente en línea, admite el uso sin conexión mediante: Empaquetado de modelos: los modelos entrenados con SpaCy se pueden empaquetar e implementar localmente, lo que permite que las aplicaciones se ejecuten de forma independiente sin una conexión a Internet. Tuberías personalizadas: los desarrolladores pueden crear tuberías personalizadas utilizando la arquitectura modular de SpaCy, adaptando los flujos de trabajo de NLP a los requisitos específicos sin conexión. Lea también: ¿Debería utilizar un LLM local? Conclusión La elección de la mejor biblioteca de modelos de lenguaje local o sin conexión depende de factores como el entorno de implementación, los recursos computacionales y los requisitos específicos de la tarea de NLP. Si bien los marcos como TensorFlow y PyTorch ofrecen soluciones sólidas para modelos de aprendizaje profundo, las bibliotecas como Hugging Face Transformers y SpaCy brindan abstracciones y herramientas de nivel superior para una integración e implementación más sencillas. Comprender estas opciones permite a los desarrolladores seleccionar el conjunto de herramientas más adecuado para sus necesidades de procesamiento de lenguaje sin conexión, lo que garantiza tanto la eficiencia como la escalabilidad en el desarrollo de aplicaciones.