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Ollama es una plataforma innovadora diseñada para facilitar el uso y la personalización de modelos de lenguaje avanzados, como Llama 3.3, Phi 3, Mistral y Gemma 2. Con Ollama, los usuarios pueden descargar y ejecutar estos modelos en sus sistemas operativos preferidos, ya sea macOS, Linux o Windows. La plataforma no solo ofrece una amplia gama de modelos preentrenados, sino que también permite a los usuarios personalizar y crear sus propios modelos para adaptarse a necesidades específicas. Ollama es ideal para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la inteligencia artificial que buscan explorar y aprovechar al máximo las capacidades de los modelos de lenguaje. Con una comunidad activa en Discord, soporte técnico detallado en GitHub y una documentación completa, Ollama se posiciona como una herramienta esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial. Además, la plataforma ofrece recursos adicionales como blogs, meetups y una presencia activa en redes sociales para mantener a los usuarios informados y conectados.

PocketPal AI es una aplicación que trae modelos de lenguaje directamente a tu teléfono. Diseñada tanto para iOS como para Android, PocketPal AI te permite interactuar con varios modelos de lenguaje pequeños (SLMs) sin necesidad de conexión a internet. Esta aplicación es ideal para aquellos que buscan una experiencia de asistente de IA sin depender de una conexión constante a internet. Con características como la flexibilidad de modelos, la gestión automática de memoria y la personalización de parámetros de inferencia, PocketPal AI ofrece una experiencia de usuario fluida y eficiente. Además, con su integración con el Hub público de Hugging Face, los usuarios pueden explorar, descargar y ejecutar modelos directamente desde la aplicación. PocketPal AI es una herramienta esencial para cualquier persona interesada en la inteligencia artificial y la automatización, proporcionando una solución accesible y potente para la interacción con modelos de lenguaje.

Smolagents es un marco de trabajo minimalista para agentes de IA desarrollado por el equipo de Hugging Face. Diseñado para ser simple y eficiente, permite a los desarrolladores implementar agentes robustos con solo unas pocas líneas de código. Smolagents se centra en la simplicidad y la eficiencia, permitiendo que los modelos de lenguaje grande (LLMs) interactúen de manera fluida con el mundo real. Con una base de código compacta de aproximadamente 1,000 líneas, Smolagents facilita el desarrollo de agentes de código, donde los agentes escriben y ejecutan fragmentos de código Python para realizar acciones. Este enfoque no solo mejora la eficiencia y la precisión, sino que también reduce los pasos y las llamadas a los LLMs en un 30%, ofreciendo un rendimiento superior en tareas complejas. Además, Smolagents integra fácilmente cualquier modelo de lenguaje grande, incluyendo modelos alojados en Hugging Face Hub y otros proveedores como OpenAI y Anthropic. Con su enfoque en la seguridad, Smolagents permite la ejecución de código en entornos aislados como E2B, garantizando un espacio de ejecución protegido. Smolagents también fomenta la colaboración y el crecimiento del ecosistema a través de su integración con Hugging Face Hub, permitiendo a los desarrolladores compartir y cargar herramientas fácilmente. Ya sea que estés buscando crear agentes de código o agentes tradicionales de llamadas a herramientas, Smolagents ofrece una solución flexible y potente para tus necesidades de desarrollo de IA.

ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).

Tempo Labs es una plataforma innovadora que combina inteligencia artificial y herramientas de desarrollo para permitir a diseñadores y desarrolladores colaborar de manera eficiente en la creación de aplicaciones React. Con Tempo, puedes transformar tus ideas en aplicaciones funcionales en tiempo récord, gracias a su editor visual de arrastrar y soltar que simplifica el proceso de diseño y desarrollo. La plataforma es compatible con cualquier base de código React existente, lo que te permite editar y personalizar tu código en cualquier momento. Además, Tempo ofrece una amplia gama de componentes y plantillas gratuitas para que puedas comenzar rápidamente. Con planes que van desde una opción gratuita hasta un servicio premium con soporte humano garantizado, Tempo Labs se posiciona como una solución integral para acelerar el desarrollo de aplicaciones modernas y escalables.

Noema es una nueva forma de programación que integra perfectamente Python con las generaciones de modelos de lenguaje (LLMs). Con Noema, puedes controlar el modelo y elegir el camino que seguirá. Este marco de trabajo tiene como objetivo permitir a los desarrolladores utilizar LLMs como intérpretes de pensamiento, no como fuentes de verdad. Noema se basa en las bases de [llamacpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp) y [guidance](https://github.com/guidance-ai/guidance). En España, Noema puede ser una herramienta revolucionaria para desarrolladores que buscan una forma más declarativa y controlada de interactuar con modelos de lenguaje. Su enfoque en la programación declarativa y la integración con Python lo hace ideal para aplicaciones que requieren precisión y control en la generación de contenido. Noema también se adapta bien a la cultura tecnológica española, que valora la innovación y la eficiencia en el desarrollo de software.

Bitping es una plataforma líder en inteligencia de red colaborativa, diseñada para empresas y desarrolladores que buscan datos precisos y en tiempo real sobre el rendimiento de la red a nivel global. Con más de 838 millones de trabajos completados, Bitping ofrece una solución única que aprovecha una red descentralizada de más de 15,000 dispositivos en todo el mundo. Esta innovadora tecnología permite a los usuarios acceder a información detallada sobre la conectividad, el rendimiento y la disponibilidad de servicios en diferentes regiones, lo que resulta invaluable para la monitorización de SLA, pruebas de UX/UI, y la verificación de cumplimiento normativo. Bitping se distingue por su enfoque basado en datos reales de usuarios finales, en lugar de depender de métricas centralizadas de centros de datos corporativos. Esto garantiza una visión completa y precisa del panorama de la red, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas y optimizar sus productos y servicios. Con una API flexible y fácil de integrar, Bitping se adapta a las necesidades de cualquier proyecto, desde pequeñas startups hasta grandes corporaciones. Además, su modelo de precios escalable y su enfoque en la accesibilidad lo convierten en una herramienta indispensable para cualquier equipo de desarrollo o IT que busque mejorar la experiencia del usuario final y garantizar la máxima disponibilidad de sus servicios.

Overseer AI es una plataforma líder en la validación de contenido generado por inteligencia artificial, diseñada para garantizar que las aplicaciones impulsadas por IA sean seguras, precisas y estén alineadas con las políticas definidas por el usuario. Con una API fácil de usar, Overseer AI permite a los desarrolladores integrar controles de seguridad en tiempo real, asegurando que el contenido generado cumpla con los estándares de calidad y seguridad. La plataforma ofrece una solución integral para la moderación de contenido, el cumplimiento normativo y la gobernanza de IA, lo que la convierte en una herramienta esencial para empresas que buscan implementar IA de manera responsable y eficiente. Con características como la detección de riesgos basada en políticas, análisis de rendimiento en tiempo real y una integración sin problemas con múltiples modelos de IA, Overseer AI redefine lo que es posible en la validación de salidas de IA.