LLM_tests_and_code_execution/descargar_modelos.ipynb

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   "source": [
    "# Tutorial: Uso de Modelos LLM con vLLM\n",
    "En este tutorial aprenderás:\n",
    "- Qué es vLLM y sus ventajas.\n",
    "- Los tipos de modelos compatibles con vLLM.\n",
    "- Cómo descargar y usar modelos con vLLM para tareas como chat."
   ]
  },
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    "## ¿Qué es vLLM?\n",
    "**vLLM** es una biblioteca optimizada para ejecutar modelos LLM de manera eficiente, aprovechando técnicas avanzadas de gestión de memoria y paralelización. Está diseñada para manejar tareas como generación de texto en grandes modelos con un rendimiento mejorado.\n",
    "\n",
    "**Ventajas de vLLM:**\n",
    "- Mayor eficiencia en el uso de GPU y memoria.\n",
    "- Reducción en los tiempos de inferencia.\n",
    "- Compatibilidad con modelos de Hugging Face y otras plataformas populares."
   ]
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    "## Tipos de Modelos Compatibles con vLLM\n",
    "Los modelos más comunes que se pueden usar con vLLM incluyen:\n",
    "- **Modelos abiertos:** Por ejemplo, GPT-NeoX, OPT, LLaMA, y Falcon.\n",
    "- **Modelos comerciales:** Modelos compatibles disponibles en Hugging Face o APIs comerciales como GPT-3 o GPT-4.\n",
    "- **Modelos específicos:** Diseñados para tareas específicas como chat o generación de código (por ejemplo, CodeT5, StarCoder)."
   ]
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    "## Instalación de vLLM\n",
    "Primero, necesitamos instalar la biblioteca vLLM. Esto se puede hacer con `pip`."
   ]
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    "!pip install vllm"
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    "## Descargar Modelos para vLLM\n",
    "Usaremos un modelo abierto como LLaMA 2 o GPT-NeoX desde el hub de Hugging Face. La biblioteca vLLM puede cargar modelos directamente desde Hugging Face."
   ]
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    "# Importar las bibliotecas necesarias\n",
    "from vllm import LLM, SamplingParams\n",
    "\n",
    "# Nombre del modelo (puedes cambiarlo según tu preferencia)\n",
    "model_name = 'meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf'\n",
    "\n",
    "# Inicializar el modelo\n",
    "llm = LLM(model=model_name)"
   ]
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    "## Uso de vLLM para Chat\n",
    "Podemos usar vLLM para interactuar con el modelo en aplicaciones de chat. Esto implica enviar un prompt y recibir una respuesta generada por el modelo."
   ]
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    "# Parámetros de entrada para la generación\n",
    "prompt = \"Hola, ¿cómo puedo ayudarte hoy?\"\n",
    "\n",
    "# Parámetros de muestreo\n",
    "sampling_params = SamplingParams(\n",
    "    temperature=0.7, # Controla la creatividad\n",
    "    max_tokens=100   # Número máximo de tokens generados\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# Generar texto\n",
    "outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)\n",
    "\n",
    "# Mostrar la respuesta\n",
    "print(outputs[0].text)"
   ]
  },
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   "source": [
    "## Otros Modelos Compatibles\n",
    "Además de LLaMA 2, puedes usar otros modelos como:\n",
    "- **Falcon:** Un modelo optimizado para tareas de NLP, disponible en tamaños como 7B y 40B.\n",
    "- **OPT (Meta):** Diseñado para tareas de lenguaje natural.\n",
    "- **GPT-NeoX:** Modelo de EleutherAI diseñado como una alternativa a GPT-3.\n",
    "\n",
    "Estos modelos se pueden cargar de manera similar cambiando el nombre del modelo en el código."
   ]
  },
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   "source": [
    "## Conclusión\n",
    "Este tutorial mostró cómo instalar y usar vLLM para ejecutar modelos LLM de manera eficiente. Los modelos como LLaMA, Falcon, y GPT-NeoX son compatibles y pueden ser utilizados para tareas como chat y generación de texto.\n",
    "\n",
    "Con vLLM, puedes aprovechar grandes modelos con un rendimiento optimizado, ideal para aplicaciones de inteligencia artificial."
   ]
  }
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "venv",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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    "name": "ipython",
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   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
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