Memory profiler
Ver el uso de memoria de un script
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Ver el uso de memoria de un script
Aumentar el rendimiento de DataLoader con pin_memory y num_workers
Librería de Python para obtener datos de la GPU igual que `nvidia-smi`
Espacio para calcular la memoria necesaria para ejecutar un modelo
Tu compañero Manolo hace código que cuesta verlo? Pásale este formateador de código que te enseño en este post! Entra y aprende cómo formatear código para dejarlo más entendible. No vamos a solucionar los problemas de Manolo, pero tu al menos no vas a sufrir al leerlo
Declarar redes neuronales de forma clara en Pytorch
Get data of dictionaries in Python safely
Tip para crear tuplas de un solo elemento en Python
Tip para ordenar listas en Python sin modificar la original
Tip para printear strings con la primera letra de cada palabra en mayúsculas en Python
Tip para escribir números enteros largos con guión bajo en Python
Aprende a crear un servidor y cliente MCP con durabilidad para tareas de larga duración. Tutorial completo sobre Model Context Protocol con persistencia de datos usando SQLite, gestión de tareas en background y monitoreo en tiempo real. Implementa migración de datos, procesamiento por lotes y entrenamiento de modelos ML que sobreviven a reinicios del servidor. Código Python con FastMCP, recursos, herramientas y patrones de durabilidad para aplicaciones enterprise.
Aprende a crear servidores y clientes MCP con capacidades de reanudación automática. Tutorial completo sobre implementación de checkpoints, manejo de interrupciones y recuperación de tareas largas en Model Control Protocol. Incluye código práctico con FastMCP, gestión de estado persistente y ejemplos de uso real para procesos que pueden interrumpirse y continuar desde donde se quedaron.
Aprende cómo implementar streaming en tiempo real en aplicaciones MCP (Model Context Protocol) usando FastMCP. Esta guía completa te muestra cómo crear servidores y clientes MCP que soportan actualizaciones de progreso e información streaming para tareas de larga duración. Construirás herramientas habilitadas para streaming que proporcionan retroalimentación en tiempo real durante el procesamiento de datos, subida de archivos, tareas de monitoreo y otras operaciones que requieren mucho tiempo. Descubre cómo usar StreamableHttpTransport, implementar manejadores de progreso con Context y crear barras de progreso visuales que mejoran la experiencia del usuario al trabajar con aplicaciones MCP que requieren retroalimentación continua.
Los espacios de Hugging Face nos permite ejecutar modelos con demos muy sencillas, pero ¿qué pasa si la demo se rompe? O si el usuario la elimina? Por ello he creado contenedores docker con algunos espacios interesantes, para poder usarlos de manera local, pase lo que pase. De hecho, es posible que si pinchas en alún botón de ver proyecto te lleve a un espacio que no funciona.
Dataset de chistes en inglés
Dataset con traducciones de inglés a español
Dataset con películas y series de Netflix