Web de actualidad independiente
print(“\nPARTE 5 ── Conjuntos de datos y experimentos ————————————–“) DATASET = “tutorial-ciudades-capitales” langfuse.create_dataset(name=DATASET, descripción=”Parámetro de control de calidad de las ciudades capitales”) _items = para
sección(“7 · Q1_0_g128 Cuantización: qué está pasando bajo el capó”) print(textwrap.dedent(“”” ╔═══════════════════════════════ ═══════════════════════════════╗ ║ Bonsái Q1_0_g128 Representación del peso ║ ╠═══════════════════════════════ ═══════════════════════════════╣ ║ Cada peso = 1 bit: 0 →…
print(“\n” + “=”*80) print(“SECCIÓN 4: VISUALIZACIÓN DE DATOS”) print(“=”*80) def visualize_darcy_samples( permeabilidad: np.ndarray, presión: np.ndarray, n_samples: int = 3 ): “””Visualizar muestras de flujo de Darcy.””” fig, axes = plt.subplots(n_samples,…
print(“\n📊 EVALUACIÓN DEL MODELO\n”) eval_results = trainer.evaluate() print(” Resultados de la evaluación:”) para clave, valor en eval_results.items(): if isinstance(value, float): print(f” {key:
La inteligencia artificial se utiliza cada vez más para ayudar a optimizar la toma de decisiones en entornos de alto riesgo. Por ejemplo, un sistema autónomo puede identificar una estrategia…
Galtea, una plataforma de evaluación de IA con sede en Barcelona que ayuda a empresas y desarrolladores a enviar agentes de IA confiables en producción, anunció hoy una ronda de…
durante casi una década y a menudo me preguntan: “¿Cómo sabemos si nuestra configuración actual de IA está optimizada?” ¿La respuesta honesta? Muchas pruebas. Los puntos de referencia claros le…
Google ha lanzado oficialmente Android Bench, una nueva tabla de clasificación y marco de evaluación diseñado para medir el rendimiento de los modelos de lenguajes grandes (LLM) específicamente en tareas…
A medida que el desarrollo de la IA pasa de simples interfaces de chat a agentes autónomos complejos y de varios pasos, la industria se ha topado con un importante…
mejor_C = mejor best_solver = mejor final_pipe = Tubería () con mlflow.start_run(run_name=”final_model_run”) como final_run: final_pipe.fit(X_train, y_train) proba = final_pipe.predict_proba(X_test) pred = (proba >= 0.5).astype(int) metrics = { “test_auc”: float(roc_auc_score(y_test, proba)),…