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docs/source/es/_toctree.yml

@@ -47,6 +47,8 @@
     title: Modelos multilingües para inferencia
   - local: converting_tensorflow_models
     title: Convertir checkpoints de TensorFlow
+  - local: serialization
+    title: Serialización
   title: Guías prácticas
 - sections:
   - local: philosophy

docs/source/es/serialization.mdx

+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+# Exportar modelos 🤗 Transformers
+
+Si necesitas implementar modelos 🤗 Transformers en entornos de producción, te 
+recomendamos exportarlos a un formato serializado que se pueda cargar y ejecutar 
+en tiempos de ejecución y hardware especializados. En esta guía, te mostraremos cómo 
+exportar modelos 🤗 Transformers en dos formatos ampliamente utilizados: ONNX y TorchScript.
+
+Una vez exportado, un modelo puede optimizarse para la inferencia a través de técnicas 
+como la cuantización y _pruning_. Si estás interesado en optimizar tus modelos para
+que funcionen con la máxima eficiencia, consulta la 
+[biblioteca de 🤗 Optimum](https://github.com/huggingface/optimum).
+
+## ONNX
+
+El proyecto [ONNX (Open Neural Network eXchange)](http://onnx.ai) es un 
+estándar abierto que define un conjunto común de operadores y un formato 
+de archivo común para representar modelos de aprendizaje profundo en una 
+amplia variedad de _frameworks_, incluidos PyTorch y TensorFlow. Cuando un modelo 
+se exporta al formato ONNX, estos operadores se usan para construir un 
+grafo computacional (a menudo llamado _representación intermedia_) que 
+representa el flujo de datos a través de la red neuronal.
+
+Al exponer un grafo con operadores y tipos de datos estandarizados, ONNX facilita 
+el cambio entre frameworks. Por ejemplo, un modelo entrenado en PyTorch se puede 
+exportar a formato ONNX y luego importar en TensorFlow (y viceversa).
+
+🤗 Transformers proporciona un paquete llamado `transformers.onnx`, el cual permite convertir 
+los checkpoints de un modelo en un grafo ONNX aprovechando los objetos de configuración. 
+Estos objetos de configuración están hechos a la medida de diferentes arquitecturas de modelos
+y están diseñados para ser fácilmente extensibles a otras arquitecturas.
+
+Las configuraciones a la medida incluyen las siguientes arquitecturas:
+
+<!--This table is automatically generated by `make fix-copies`, do not fill manually!-->
+
+- ALBERT
+- BART
+- BEiT
+- BERT
+- BigBird
+- BigBird-Pegasus
+- Blenderbot
+- BlenderbotSmall
+- BLOOM
+- CamemBERT
+- CLIP
+- CodeGen
+- ConvBERT
+- ConvNeXT
+- Data2VecText
+- Data2VecVision
+- DeBERTa
+- DeBERTa-v2
+- DeiT
+- DETR
+- DistilBERT
+- ELECTRA
+- FlauBERT
+- GPT Neo
+- GPT-J
+- I-BERT
+- LayoutLM
+- LayoutLMv3
+- LeViT
+- LongT5
+- M2M100
+- Marian
+- mBART
+- MobileBERT
+- MobileViT
+- MT5
+- OpenAI GPT-2
+- Perceiver
+- PLBart
+- ResNet
+- RoBERTa
+- RoFormer
+- SqueezeBERT
+- T5
+- ViT
+- XLM
+- XLM-RoBERTa
+- XLM-RoBERTa-XL
+- YOLOS
+
+En las próximas dos secciones, te mostraremos cómo:
+
+* Exportar un modelo compatible utilizando el paquete `transformers.onnx`.
+* Exportar un modelo personalizado para una arquitectura no compatible.
+
+### Exportar un model a ONNX
+
+Para exportar un modelo 🤗 Transformers a ONNX, tienes que instalar primero algunas
+dependencias extra:
+
+```bash
+pip install transformers[onnx]
+```
+
+El paquete `transformers.onnx` puede ser usado luego como un módulo de Python:
+
+```bash
+python -m transformers.onnx --help
+
+usage: Hugging Face Transformers ONNX exporter [-h] -m MODEL [--feature {causal-lm, ...}] [--opset OPSET] [--atol ATOL] output
+
+positional arguments:
+  output                Path indicating where to store generated ONNX model.
+
+optional arguments:
+  -h, --help            show this help message and exit
+  -m MODEL, --model MODEL
+                        Model ID on huggingface.co or path on disk to load model from.
+  --feature {causal-lm, ...}
+                        The type of features to export the model with.
+  --opset OPSET         ONNX opset version to export the model with.
+  --atol ATOL           Absolute difference tolerence when validating the model.
+```
+
+Exportar un checkpoint usando una configuración a la medida se puede hacer de la siguiente manera:
+
+```bash
+python -m transformers.onnx --model=distilbert-base-uncased onnx/
+```
+
+que debería mostrar los siguientes registros:
+
+```bash
+Validating ONNX model...
+        -[✓] ONNX model output names match reference model ({'last_hidden_state'})
+        - Validating ONNX Model output "last_hidden_state":
+                -[✓] (2, 8, 768) matches (2, 8, 768)
+                -[✓] all values close (atol: 1e-05)
+All good, model saved at: onnx/model.onnx
+```
+
+Esto exporta un grafo ONNX del checkpoint definido por el argumento `--model`. 
+En este ejemplo, es un modelo `distilbert-base-uncased`, pero puede ser cualquier
+checkpoint en Hugging Face Hub o que esté almacenado localmente.
+
+El archivo `model.onnx` resultante se puede ejecutar en uno de los 
+[muchos aceleradores](https://onnx.ai/supported-tools.html#deployModel) 
+que admiten el estándar ONNX. Por ejemplo, podemos cargar y ejecutar el 
+modelo con [ONNX Runtime](https://onnxruntime.ai/) de la siguiente manera:
+
+```python
+>>> from transformers import AutoTokenizer
+>>> from onnxruntime import InferenceSession
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> session = InferenceSession("onnx/model.onnx")
+>>> # ONNX Runtime expects NumPy arrays as input
+>>> inputs = tokenizer("Using DistilBERT with ONNX Runtime!", return_tensors="np")
+>>> outputs = session.run(output_names=["last_hidden_state"], input_feed=dict(inputs))
+```
+
+Los nombres necesarios de salida (es decir, `["last_hidden_state"]`) se pueden obtener 
+echando un vistazo a la configuración ONNX de cada modelo. Por ejemplo, para DistilBERT tenemos:
+
+```python
+>>> from transformers.models.distilbert import DistilBertConfig, DistilBertOnnxConfig
+
+>>> config = DistilBertConfig()
+>>> onnx_config = DistilBertOnnxConfig(config)
+>>> print(list(onnx_config.outputs.keys()))
+["last_hidden_state"]s
+```
+
+El proceso es idéntico para los checkpoints de TensorFlow en Hub. 
+Por ejemplo, podemos exportar un checkpoint puro de TensorFlow desde 
+[Keras](https://huggingface.co/keras-io) de la siguiente manera:
+
+```bash
+python -m transformers.onnx --model=keras-io/transformers-qa onnx/
+```
+
+Para exportar un modelo que está almacenado localmente, deberás tener los pesos 
+y tokenizadores del modelo almacenados en un directorio. Por ejemplo, podemos cargar 
+y guardar un checkpoint de la siguiente manera:
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+```python
+>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+>>> # Load tokenizer and PyTorch weights form the Hub
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> # Save to disk
+>>> tokenizer.save_pretrained("local-pt-checkpoint")
+>>> pt_model.save_pretrained("local-pt-checkpoint")
+```
+
+Una vez que se guarda el checkpoint, podemos exportarlo a ONNX usando el argumento `--model` 
+del paquete `transformers.onnx` al directorio deseado:
+
+```bash
+python -m transformers.onnx --model=local-pt-checkpoint onnx/
+```
+</pt>
+<tf>
+```python
+>>> from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
+
+>>> # Load tokenizer and TensorFlow weights from the Hub
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> # Save to disk
+>>> tokenizer.save_pretrained("local-tf-checkpoint")
+>>> tf_model.save_pretrained("local-tf-checkpoint")
+```
+
+Una vez que se guarda el checkpoint, podemos exportarlo a ONNX usando el argumento `--model` 
+del paquete `transformers.onnx` al directorio deseado:
+
+```bash
+python -m transformers.onnx --model=local-tf-checkpoint onnx/
+```
+</tf>
+</frameworkcontent>
+
+### Seleccionar características para diferentes topologías de un modelo
+
+Cada configuración a la medida viene con un conjunto de _características_ que te permiten exportar 
+modelos para diferentes tipos de topologías o tareas. Como se muestra en la siguiente tabla, cada 
+función está asociada con una auto-clase de automóvil diferente:
+
+| Feature                              | Auto Class                           |
+| ------------------------------------ | ------------------------------------ |
+| `causal-lm`, `causal-lm-with-past`   | `AutoModelForCausalLM`               |
+| `default`, `default-with-past`       | `AutoModel`                          |
+| `masked-lm`                          | `AutoModelForMaskedLM`               |
+| `question-answering`                 | `AutoModelForQuestionAnswering`      |
+| `seq2seq-lm`, `seq2seq-lm-with-past` | `AutoModelForSeq2SeqLM`              |
+| `sequence-classification`            | `AutoModelForSequenceClassification` |
+| `token-classification`               | `AutoModelForTokenClassification`    |
+
+Para cada configuración, puedes encontrar la lista de funciones admitidas a través de `FeaturesManager`. 
+Por ejemplo, para DistilBERT tenemos:
+
+```python
+>>> from transformers.onnx.features import FeaturesManager
+
+>>> distilbert_features = list(FeaturesManager.get_supported_features_for_model_type("distilbert").keys())
+>>> print(distilbert_features)
+["default", "masked-lm", "causal-lm", "sequence-classification", "token-classification", "question-answering"]
+```
+
+Le puedes pasar una de estas características al argumento `--feature` en el paquete `transformers.onnx`. 
+Por ejemplo, para exportar un modelo de clasificación de texto, podemos elegir un modelo ya ajustado del Hub y ejecutar:
+
+```bash
+python -m transformers.onnx --model=distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english \
+                            --feature=sequence-classification onnx/
+```
+
+que mostrará los siguientes registros:
+
+```bash
+Validating ONNX model...
+        -[✓] ONNX model output names match reference model ({'logits'})
+        - Validating ONNX Model output "logits":
+                -[✓] (2, 2) matches (2, 2)
+                -[✓] all values close (atol: 1e-05)
+All good, model saved at: onnx/model.onnx
+```
+
+Ten en cuenta que, en este caso, los nombres de salida del modelo ajustado son `logits` en lugar de `last_hidden_state` 
+que vimos anteriormente con el checkpoint `distilbert-base-uncased`. Esto es de esperarse ya que el modelo ajustado 
+tiene un cabezal de clasificación secuencial.
+
+<Tip>
+
+Las características que tienen un sufijo 'with-past' (por ejemplo, 'causal-lm-with-past') corresponden a topologías 
+de modelo con estados ocultos precalculados (clave y valores en los bloques de atención) que se pueden usar para una 
+decodificación autorregresiva más rápida.
+
+</Tip>
+
+
+### Exportar un modelo para una arquitectura no compatible
+
+Si deseas exportar un modelo cuya arquitectura no es compatible de forma nativa 
+con la biblioteca, debes seguir tres pasos principales:
+
+1. Implementa una configuración personalizada en ONNX.
+2. Exporta el modelo a ONNX.
+3. Valide los resultados de PyTorch y los modelos exportados.
+
+En esta sección, veremos cómo se implementó la serialización de DistilBERT 
+para mostrar lo que implica cada paso.
+
+#### Implementar una configuración personalizada en ONNX
+
+Comencemos con el objeto de configuración de ONNX. Proporcionamos tres clases abstractas 
+de las que debe heredar, según el tipo de arquitectura del modelo que quieras exportar:
+
+* Modelos basados en el _Encoder_ inherente de [`~onnx.config.OnnxConfig`]
+* Modelos basados en el _Decoder_ inherente de [`~onnx.config.OnnxConfigWithPast`]
+* Modelos _Encoder-decoder_ inherente de [`~onnx.config.OnnxSeq2SeqConfigWithPast`]
+
+<Tip>
+
+Una buena manera de implementar una configuración personalizada en ONNX es observar la implementación 
+existente en el archivo `configuration_<model_name>.py` de una arquitectura similar.
+
+</Tip>
+
+Dado que DistilBERT es un modelo de tipo _encoder_, su configuración se hereda de `OnnxConfig`:
+
+```python
+>>> from typing import Mapping, OrderedDict
+>>> from transformers.onnx import OnnxConfig
+
+
+>>> class DistilBertOnnxConfig(OnnxConfig):
+...     @property
+...     def inputs(self) -> Mapping[str, Mapping[int, str]]:
+...         return OrderedDict(
+...             [
+...                 ("input_ids", {0: "batch", 1: "sequence"}),
+...                 ("attention_mask", {0: "batch", 1: "sequence"}),
+...             ]
+...         )
+```
+
+Cada objeto de configuración debe implementar la propiedad `inputs` y devolver un mapeo, 
+donde cada llave corresponde a una entrada esperada y cada valor indica el eje de esa entrada. 
+Para DistilBERT, podemos ver que se requieren dos entradas: `input_ids` y `attention_mask`. 
+Estas entradas tienen la misma forma de `(batch_size, sequence_length)`, es por lo que vemos 
+los mismos ejes utilizados en la configuración.
+
+<Tip>
+
+Observa que la propiedad `inputs` para `DistilBertOnnxConfig` devuelve un `OrderedDict`.
+Esto nos asegura que las entradas coincidan con su posición relativa dentro del método 
+`PreTrainedModel.forward()` al rastrear el grafo. Recomendamos usar un `OrderedDict` 
+para las propiedades `inputs` y `outputs` al implementar configuraciones ONNX personalizadas.
+
+</Tip>
+
+Una vez que hayas implementado una configuración ONNX, puedes crear una 
+instancia proporcionando la configuración del modelo base de la siguiente manera:
+
+```python
+>>> from transformers import AutoConfig
+
+>>> config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> onnx_config = DistilBertOnnxConfig(config)
+```
+
+El objeto resultante tiene varias propiedades útiles. Por ejemplo, puedes ver el conjunto de operadores ONNX que se 
+utilizará durante la exportación:
+
+```python
+>>> print(onnx_config.default_onnx_opset)
+11
+```
+
+También puedes ver los resultados asociados con el modelo de la siguiente manera:
+
+```python
+>>> print(onnx_config.outputs)
+OrderedDict([("last_hidden_state", {0: "batch", 1: "sequence"})])
+```
+
+Observa que la propiedad de salidas sigue la misma estructura que las entradas; 
+devuelve un objecto `OrderedDict` de salidas nombradas y sus formas. La estructura 
+de salida está vinculada a la elección de la función con la que se inicializa la configuración.
+Por defecto, la configuración de ONNX se inicializa con la función `default` que 
+corresponde a exportar un modelo cargado con la clase `AutoModel`. Si quieres exportar 
+una topología de modelo diferente, simplemente proporciona una característica diferente 
+al argumento `task` cuando inicialices la configuración de ONNX. Por ejemplo, si quisiéramos 
+exportar DistilBERT con un cabezal de clasificación de secuencias, podríamos usar:
+
+```python
+>>> from transformers import AutoConfig
+
+>>> config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> onnx_config_for_seq_clf = DistilBertOnnxConfig(config, task="sequence-classification")
+>>> print(onnx_config_for_seq_clf.outputs)
+OrderedDict([('logits', {0: 'batch'})])
+```
+
+<Tip>
+
+Todas las propiedades base y métodos asociados con [`~onnx.config.OnnxConfig`] y las 
+otras clases de configuración se pueden sobreescribir si es necesario.
+Consulte [`BartOnnxConfig`] para ver un ejemplo avanzado.
+
+</Tip>
+
+#### Exportar el modelo
+
+Una vez que hayas implementado la configuración de ONNX, el siguiente paso es exportar el modelo.
+Aquí podemos usar la función `export()` proporcionada por el paquete `transformers.onnx`.
+Esta función espera la configuración de ONNX, junto con el modelo base y el tokenizador, 
+y la ruta para guardar el archivo exportado:
+
+```python
+>>> from pathlib import Path
+>>> from transformers.onnx import export
+>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
+
+>>> onnx_path = Path("model.onnx")
+>>> model_ckpt = "distilbert-base-uncased"
+>>> base_model = AutoModel.from_pretrained(model_ckpt)
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
+
+>>> onnx_inputs, onnx_outputs = export(tokenizer, base_model, onnx_config, onnx_config.default_onnx_opset, onnx_path)
+```
+
+Los objetos `onnx_inputs` y `onnx_outputs` devueltos por la función `export()` 
+son listas de llaves definidas en las propiedades `inputs` y `outputs` de la configuración.
+Una vez exportado el modelo, puedes probar que el modelo está bien formado de la siguiente manera:
+
+```python
+>>> import onnx
+
+>>> onnx_model = onnx.load("model.onnx")
+>>> onnx.checker.check_model(onnx_model)
+```
+
+<Tip>
+
+Si tu modelo tiene más de 2GB, verás que se crean muchos archivos adicionales durante la exportación.
+Esto es _esperado_ porque ONNX usa [Búferes de protocolo](https://developers.google.com/protocol-buffers/) 
+para almacenar el modelo y éstos tienen un límite de tamaño de 2 GB. Consulta la 
+[documentación de ONNX](https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/ExternalData.md) para obtener 
+instrucciones sobre cómo cargar modelos con datos externos.
+
+</Tip>
+
+#### Validar los resultados del modelo
+
+El paso final es validar que los resultados del modelo base y exportado coincidan dentro 
+de cierta tolerancia absoluta. Aquí podemos usar la función `validate_model_outputs()` 
+proporcionada por el paquete `transformers.onnx` de la siguiente manera:
+
+```python
+>>> from transformers.onnx import validate_model_outputs
+
+>>> validate_model_outputs(
+...     onnx_config, tokenizer, base_model, onnx_path, onnx_outputs, onnx_config.atol_for_validation
+... )
+```
+
+Esta función usa el método `OnnxConfig.generate_dummy_inputs()` para generar entradas para el modelo base 
+y exportado, y la tolerancia absoluta se puede definir en la configuración. En general, encontramos una 
+concordancia numérica en el rango de 1e-6 a 1e-4, aunque es probable que cualquier valor menor que 1e-3 esté bien.
+
+### Contribuir con una nueva configuración a 🤗 Transformers
+
+¡Estamos buscando expandir el conjunto de configuraciones a la medida para usar y agradecemos las contribuciones de la comunidad! 
+Si deseas contribuir con su colaboración a la biblioteca, deberás:
+
+* Implementa la configuración de ONNX en el archivo `configuration_<model_name>.py` correspondiente
+* Incluye la arquitectura del modelo y las características correspondientes en [`~onnx.features.FeatureManager`]
+* Agrega tu arquitectura de modelo a las pruebas en `test_onnx_v2.py`
+
+Revisa cómo fue la contribución para la [configuración de IBERT](https://github.com/huggingface/transformers/pull/14868/files) 
+y así tener una idea de lo que necesito.
+
+## TorchScript
+
+<Tip>
+
+Este es el comienzo de nuestros experimentos con TorchScript y todavía estamos explorando sus capacidades con modelos de 
+tamaño de entrada variable. Es un tema de interés y profundizaremos nuestro análisis en las próximas 
+versiones,  con más ejemplos de código, una implementación más flexible y puntos de referencia que comparen códigos 
+basados en Python con TorchScript compilado.
+
+</Tip>
+
+Según la documentación de PyTorch: "TorchScript es una forma de crear modelos serializables y optimizables a partir del 
+código de PyTorch". Los dos módulos de Pytorch [JIT y TRACE](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) permiten al 
+desarrollador exportar su modelo para reutilizarlo  en otros programas, como los programas C++ orientados a la eficiencia.
+
+Hemos proporcionado una interfaz que permite exportar modelos de 🤗 Transformers a TorchScript para que puedan reutilizarse 
+en un entorno diferente  al de un programa Python basado en PyTorch. Aquí explicamos cómo exportar y usar nuestros modelos 
+usando TorchScript.
+
+Exportar un modelo requiere de dos cosas:
+
+- un pase hacia adelante con entradas ficticias.
+- instanciación del modelo con la indicador `torchscript`.
+
+Estas necesidades implican varias cosas con las que los desarrolladores deben tener cuidado. Éstas se detallan a continuación.
+
+### Indicador de TorchScript y pesos atados
+
+Este indicador es necesario porque la mayoría de los modelos de lenguaje en este repositorio tienen pesos vinculados entre su capa 
+de `Embedding` y su capa de `Decoding`. TorchScript no permite la exportación de modelos que tengan pesos atados, por lo que es 
+necesario desvincular y clonar los pesos previamente.
+
+Esto implica que los modelos instanciados con el indicador `torchscript` tienen su capa `Embedding` y `Decoding` separadas, 
+lo que significa que no deben entrenarse más adelante. El entrenamiento desincronizaría las dos capas, lo que generaría 
+resultados inesperados.
+
+Este no es el caso de los modelos que no tienen un cabezal de modelo de lenguaje, ya que no tienen pesos atados.
+Estos modelos se pueden exportar de forma segura sin el indicador `torchscript`.
+
+### Entradas ficticias y longitudes estándar
+
+Las entradas ficticias se utilizan para crear un modelo de pase hacia adelante. Mientras los valores de las entradas se 
+propagan a través de las capas, PyTorch realiza un seguimiento de las diferentes operaciones ejecutadas en cada tensor.
+Estas operaciones registradas se utilizan luego para crear el "rastro" del modelo.
+
+El rastro se crea en relación con las dimensiones de las entradas. Por lo tanto, está limitado por las dimensiones de la 
+entrada ficticia y no funcionará para ninguna otra longitud de secuencia o tamaño de lote. Al intentar con un tamaño diferente, 
+un error como:
+
+`The expanded size of the tensor (3) must match the existing size (7) at non-singleton dimension 2`
+
+aparecerá. Por lo tanto, se recomienda rastrear el modelo con un tamaño de entrada ficticia al menos tan grande como la 
+entrada más  grande que se alimentará al modelo durante la inferencia. El _padding_ se puede realizar para completar los 
+valores que faltan.  Sin embargo, como el modelo se habrá rastreado con un tamaño de entrada grande, las dimensiones de 
+las diferentes matrices también serán grandes, lo que dará como resultado más cálculos.
+
+Se recomienda tener cuidado con el número total de operaciones realizadas en cada entrada y seguir de cerca el rendimiento 
+al exportar modelos de longitud de secuencia variable.
+
+### Usar TorchScript en Python
+
+A continuación se muestra un ejemplo que muestra cómo guardar, cargar modelos y cómo usar el rastreo para la inferencia.
+
+#### Guardando un modelo
+
+Este fragmento muestra cómo usar TorchScript para exportar un `BertModel`. Aquí, el `BertModel` se instancia de acuerdo 
+con la clase `BertConfig` y luego se guarda en el disco con el nombre de archivo `traced_bert.pt`
+
+```python
+from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig
+import torch
+
+enc = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+
+# Tokenizing input text
+text = "[CLS] Who was Jim Henson ? [SEP] Jim Henson was a puppeteer [SEP]"
+tokenized_text = enc.tokenize(text)
+
+# Masking one of the input tokens
+masked_index = 8
+tokenized_text[masked_index] = "[MASK]"
+indexed_tokens = enc.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)
+segments_ids = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
+
+# Creating a dummy input
+tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])
+segments_tensors = torch.tensor([segments_ids])
+dummy_input = [tokens_tensor, segments_tensors]
+
+# Initializing the model with the torchscript flag
+# Flag set to True even though it is not necessary as this model does not have an LM Head.
+config = BertConfig(
+    vocab_size_or_config_json_file=32000,
+    hidden_size=768,
+    num_hidden_layers=12,
+    num_attention_heads=12,
+    intermediate_size=3072,
+    torchscript=True,
+)
+
+# Instantiating the model
+model = BertModel(config)
+
+# The model needs to be in evaluation mode
+model.eval()
+
+# If you are instantiating the model with *from_pretrained* you can also easily set the TorchScript flag
+model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", torchscript=True)
+
+# Creating the trace
+traced_model = torch.jit.trace(model, [tokens_tensor, segments_tensors])
+torch.jit.save(traced_model, "traced_bert.pt")
+```
+
+#### Cargar un modelo
+
+Este fragmento muestra cómo cargar el `BertModel` que se guardó previamente en el disco con el nombre `traced_bert.pt`.
+Estamos reutilizando el `dummy_input` previamente inicializado.
+
+```python
+loaded_model = torch.jit.load("traced_bert.pt")
+loaded_model.eval()
+
+all_encoder_layers, pooled_output = loaded_model(*dummy_input)
+```
+
+#### Usar un modelo rastreado para la inferencia
+
+Usar el modelo rastreado para la inferencia es tan simple como usar su método `__call__`:
+
+```python
+traced_model(tokens_tensor, segments_tensors)
+```
+
+### Implementar los modelos HuggingFace TorchScript en AWS mediante Neuron SDK
+
+AWS presentó la familia de instancias [Amazon EC2 Inf1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf1/) para la inferencia 
+de aprendizaje automático de bajo costo y  alto rendimiento en la nube. Las instancias Inf1 funcionan con el chip AWS 
+Inferentia, un acelerador de hardware personalizado,  que se especializa en cargas de trabajo de inferencia de aprendizaje 
+profundo. [AWS Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/#) es el kit de desarrollo para  Inferentia 
+que admite el rastreo y la optimización de modelos de  transformers para su implementación en Inf1. El SDK de Neuron proporciona:
+
+
+1. API fácil de usar con una línea de cambio de código para rastrear y optimizar un modelo de TorchScript para la inferencia en la nube.
+2. Optimizaciones de rendimiento listas para usar con un [costo-rendimiento mejorado](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/neuron-guide/benchmark/>)
+3. Soporte para modelos HuggingFace Transformers construidos con [PyTorch](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/src/examples/pytorch/bert_tutorial/tutorial_pretrained_bert.html) 
+o [TensorFlow](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/src/examples/tensorflow/huggingface_bert/huggingface_bert.html).
+
+#### Implicaciones
+
+Los modelos Transformers basados en la arquitectura 
+[BERT (Representaciones de _Enconder_ bidireccional de Transformers)](https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/bert), 
+o sus variantes, como [distilBERT](https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/distilbert) y 
+[roBERTa](https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/roberta), se ejecutarán mejor en Inf1 para tareas no 
+generativas, como la respuesta extractiva de preguntas, la clasificación de secuencias y la clasificación de tokens.
+Como alternativa, las tareas de generación de texto se pueden adaptar para ejecutarse en Inf1, según este 
+[tutorial de AWS Neuron MarianMT](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/src/examples/pytorch/transformers-marianmt.html).
+Puedes encontrar más información sobre los modelos que están listos para usarse en Inferentia en la 
+[sección _Model Architecture Fit_ de la documentación de Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/neuron-guide/models/models-inferentia.html#models-inferentia).
+
+#### Dependencias
+
+Usar AWS Neuron para convertir modelos requiere las siguientes dependencias y entornos:
+
+* Un [entorno Neuron SDK](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/neuron-guide/neuron-frameworks/pytorch-neuron/index.html#installation-guide), 
+que viene preconfigurado en [AWS Deep Learning AMI](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-inferentia-launching.html).
+
+#### Convertir un modelo a AWS Neuron
+
+Con el mismo script usado en [Uso de TorchScript en Python](https://huggingface.co/docs/transformers/main/es/serialization#using-torchscript-in-python)
+para rastrear un "BertModel", puedes importar la extensión del _framework_ `torch.neuron` para acceder a los componentes 
+del SDK de Neuron a través de una API de Python.
+
+```python
+from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig
+import torch
+import torch.neuron
+```
+Y modificando la línea de código de rastreo de:
+
+```python
+torch.jit.trace(model, [tokens_tensor, segments_tensors])
+```
+
+con lo siguiente:
+
+```python
+torch.neuron.trace(model, [token_tensor, segments_tensors])
+```
+
+Este cambio permite a Neuron SDK rastrear el modelo y optimizarlo para ejecutarse en instancias Inf1.
+
+Para obtener más información sobre las funciones, las herramientas, los tutoriales de ejemplo y las últimas actualizaciones 
+de AWS Neuron SDK, consulte la [documentación de AWS NeuronSDK](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/index.html).