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  • Vea rápidamente los tamaños de los modelos de Hugging Face directamente en su navegador.
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    ¿Qué es Hugging Face Model Size?
    La extensión Hugging Face Model Size para Chrome proporciona información esencial para los profesionales de aprendizaje automático al mostrar el tamaño de los modelos enumerados en Hugging Face. Esta herramienta útil se integra a la perfección con su navegador, permitiendo una referencia rápida sin tener que abandonar su trabajo. Los usuarios pueden comprender de manera eficiente los tamaños de los modelos, lo que es crucial para optimizar la asignación de recursos y la planificación de proyectos en los flujos de trabajo de ML.
    Características principales de Hugging Face Model Size
    • Muestra tamaños de modelos junto a los nombres de los modelos
    • Integración sin problemas con el navegador Chrome
  • MAGI es un marco de agentes de IA modular de código abierto para la integración dinámica de herramientas, gestión de memoria y planificación de flujo de trabajo de múltiples pasos.
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    ¿Qué es MAGI?
    MAGI (Inteligencia Generativa de IA Modular) es un marco de código abierto diseñado para simplificar la creación y gestión de agentes de IA. Ofrece una arquitectura de plugins para la integración personalizada de herramientas, módulos de memoria persistente, planificación en cadena de pensamiento y orquestación en tiempo real de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden registrar APIs externas o scripts locales como herramientas del agente, configurar servidores de memoria y definir políticas de tareas. El diseño extensible de MAGI soporta tareas síncronas y asíncronas, lo que lo hace ideal para chatbots, pipelines de automatización y prototipos de investigación.
  • Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
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    ¿Qué es FastMCP?
    FastMCP es un framework de código abierto en Python para construir servidores y clientes MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) que habilitan a los LLM con herramientas externas, fuentes de datos y peticiones personalizadas. Los desarrolladores definen clases de herramientas y manejadores de recursos en Python, los registran en el servidor FastMCP y los despliegan usando protocolos de transporte como HTTP, STDIO o SSE. La biblioteca cliente ofrece una interfaz asíncrona para interactuar con cualquier servidor MCP, facilitando la integración fluida de agentes AI en aplicaciones.
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