Tarea: Implementar un servicio web (API) que exponga las capacidades del modelo de lenguaje LLaMA para realizar revisiones de código. Esto implica:
[ ] Preparación del modelo: Convertir el modelo LLaMA a un formato compatible con un framework de inferencia eficiente (e.g., ONNX Runtime, TorchScript).
[ ] Desarrollo del servicio: Crear una API REST o gRPC utilizando un framework como Flask, FastAPI o gRPC-Python.
[ ] Integración del modelo: Integrar el modelo preparado en la API, permitiendo realizar solicitudes con fragmentos de código y obtener respuestas como sugerencias, correcciones o advertencias.
[ ] Contenedorización: Crear una imagen de Docker para el servicio y desplegarla en un entorno de producción (Cloud Run, AWS ECS).
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2 days ago
Tarea: Implementar un servicio web (API) que exponga las capacidades del modelo de lenguaje LLaMA para realizar revisiones de código. Esto implica:
[ ] Preparación del modelo: Convertir el modelo LLaMA a un formato compatible con un framework de inferencia eficiente (e.g., ONNX Runtime, TorchScript).
[ ] Desarrollo del servicio: Crear una API REST o gRPC utilizando un framework como Flask, FastAPI o gRPC-Python.
[ ] Integración del modelo: Integrar el modelo preparado en la API, permitiendo realizar solicitudes con fragmentos de código y obtener respuestas como sugerencias, correcciones o advertencias.
[ ] Contenedorización: Crear una imagen de Docker para el servicio y desplegarla en un entorno de producción (Cloud Run, AWS ECS).