Modelo de lenguaje avanzado basado en Mamba SSM
Project description
CapibaraGPT
CapibaraGPT es un modelo de lenguaje avanzado basado en State Space Models (SSM) y tecnologías innovadoras de procesamiento de lenguaje natural.
Características Principales
- Arquitectura basada en State Space Models (SSM)
- Soporte para TPU y GPU
- Integración con JAX y TensorFlow
- Modelos preentrenados disponibles
- API simple y fácil de usar
- Soporte para múltiples idiomas
- Optimización para inferencia y entrenamiento
Instalación
pip install capibara
Para instalar con soporte de TPU:
pip install capibara[tpu]
Para desarrollo:
pip install -e ".[dev]"
Uso Básico
from capibara import CapibaraModel
# Cargar el modelo
model = CapibaraModel.from_pretrained("capibara-base")
# Generar texto
text = model.generate("Hola, ¿cómo estás?")
print(text)
Documentación
La documentación completa está disponible en Read the Docs.
Requisitos del Sistema
- Python 3.9 o superior
- CUDA 11.8+ (para soporte GPU)
- TPU v3+ (para soporte TPU)
- 16GB+ RAM
- 20GB+ espacio en disco
Contribuir
Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, consulta nuestras guías de contribución para más detalles.
Licencia
Este proyecto está bajo una licencia dual:
-
Licencia MIT para uso académico y científico
- Libre para uso en investigación
- Libre para uso en instituciones educativas
- Libre para proyectos sin ánimo de lucro
- Libre para desarrollo de código abierto
-
Licencia Comercial para uso empresarial
- Requiere licencia comercial para uso en empresas
- Requiere licencia comercial para servicios comerciales
- Requiere licencia comercial para proyectos gubernamentales
Para más detalles sobre los términos de la licencia, consulta:
- LICENSE (Español)
- LICENSE.en (English)
Para obtener una licencia comercial, contacta a:
- Email: licence@capibaragpt.com
- Website: https://www.anachroni.co/licence/
Cita
Si usas CapibaraGPT en tu investigación, por favor cita nuestro trabajo:
@software{capibara2025,
author = {Anachroni s.coop},
title = {CapibaraGPT: Modelo de lenguaje avanzado basado en SSM},
year = {2025},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/anachroni-io/capibara-model}}
}
Contacto
Para preguntas y soporte, por favor abre un issue en nuestro GitHub.
Agradecimientos
Agradecemos a todos los contribuidores y a la comunidad de código abierto por su apoyo y contribuciones.
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- Download URL: capibara-2.1.8.tar.gz
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- Size: 147.4 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.3
File hashes
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|---|---|---|
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File details
Details for the file capibara-2.1.8-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: capibara-2.1.8-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 201.7 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.3
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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