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@@ -118,6 +118,10 @@ Consultese el informe adjunto wandb:
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https://github.com/recetasdelaabuela/somosnlp/blob/e7f9796dc2c293ce923f31814de78c49c5b4e3f8/Docs/RecetasDeLaAbuel%40%20Report%20_%20Recetas19kTest20_gemma-2b-it-bnb-4bit%20%E2%80%93%20Weights%20%26%20Biases%20(3).pdf
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https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela/blob/main/RecetasDeLaAbuel%40%20Report%20_%20Recetas19kTest20_gemma-2b-it-bnb-4bit%20%E2%80%93%20Weights%20%26%20Biases.pdf
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# Links del proyecto
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<!-- Provide the basic links for the dataset. -->
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https://github.com/recetasdelaabuela/somosnlp/blob/e7f9796dc2c293ce923f31814de78c49c5b4e3f8/Docs/RecetasDeLaAbuel%40%20Report%20_%20Recetas19kTest20_gemma-2b-it-bnb-4bit%20%E2%80%93%20Weights%20%26%20Biases%20(3).pdf
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https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela/blob/main/RecetasDeLaAbuel%40%20Report%20_%20Recetas19kTest20_gemma-2b-it-bnb-4bit%20%E2%80%93%20Weights%20%26%20Biases.pdf
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Los experimentos se realizaron utilizando HuggingFace (AWS) en la región sa-east-1, que tiene una eficiencia de carbono de 0.2 kg CO2 eq/kWh.
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Se realizó un acumulado de 50 horas de cómputo en HW tipo T4 (TDP 189 de 70W). Las emisiones totales estimadas son 0.7 kg eq. CO2., obtenidas a través de la web ML CO2
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Impact (https://mlco2.github.io/impact/).
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# Links del proyecto
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<!-- Provide the basic links for the dataset. -->
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