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  sdk: docker
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- Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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  sdk: docker
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  pinned: true
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+ ## Conversión de Checkpoints de Piper a Modelos ONNX
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+ Este contenedor Docker te permite convertir tu punto de entrenamiento (checkpoint) de tu repositorio de Piper a un modelo .onnx para que puedas ejecutarlo con ONNX o con el binario de Piper. Este proceso se realiza en los servidores de Hugging Face y no requiere instalación de software adicional por parte del usuario.
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+ ## Instrucciones
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+ 1. **Clona el espacio privado** de tu cuenta de Hugging Face.
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+ 2. **Edita las variables de entorno** del Dockerfile según sea necesario:
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+ - **TOKEN**: Debe ser tu token de acceso a Hugging Face en formato base64.
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+ - **REPO_ID**: Es el ID del repositorio donde se encuentran tus checkpoints de Piper.
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+ - **MODELNAME**: Es el nombre que deseas dar al modelo (sin la extensión .onnx).
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+
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+ 3. **Ejecución**: El contenedor Docker descargará tu punto de entrenamiento (checkpoint) desde el repositorio especificado, convertirá el modelo a formato ONNX y subirá el modelo convertido al repositorio de Hugging Face.
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+ 4. **Finalización**: Una vez finalizado el proceso, se creará un nuevo repositorio con el nombre especificado en `MODELNAME` en tu cuenta de Hugging Face.
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+ ## Notas adicionales
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+ - Asegúrate de tener permisos de acceso para los repositorios de Hugging Face que vayas a utilizar.
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+ - Este contenedor ejecuta todas las operaciones necesarias en los servidores de Hugging Face, lo que facilita el proceso y elimina la necesidad de configuraciones o instalaciones adicionales por parte del usuario.
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+ - **Requisitos de seguridad**: Asegúrate de mantener tus tokens y credenciales de acceso seguros y protegidos trabajando en espacios privados.
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+ ## Soporte
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+ Si tienes preguntas o necesitas asistencia adicional, visita la [comunidad de Hugging Face](https://huggingface.co/) o consulta la documentación oficial de Piper.
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+
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+ ¡Disfruta de la conversión de tus modelos y de trabajar con tus datos en formato ONNX!