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license: other
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tags:
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- gguf
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- llama.cpp
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- unsloth
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- lfm2
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- structured-output
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- notification-ai
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- spanish
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- education
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datasets:
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- Smith-3/simon-fcyt-umss
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language:
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- es
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- en
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base_model: LiquidAI/LFM2-350M
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pipeline_tag: text-generation
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# simon-fcyt-umss (GGUF) 🎓✨
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Modelo de IA ajustado para la **Facultad de Ciencias y Tecnología – Universidad Mayor de San Simón (UMSS)**,
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diseñado para la aplicación **TecnoTime**, la cual ayuda a estudiantes a mantenerse organizados, motivados y conectados con sus actividades académicas.
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Este modelo es un **fine-tuning** de `LiquidAI/LFM2-350M` orientado a producir respuestas **consistentes, validadas y parseables**, siguiendo la clase `SimonResponse` del sistema Android.
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La conversión a **GGUF** se realizó usando **Unsloth**, optimizando su uso en:
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- `llama.cpp`
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- `text-generation-webui`
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- dispositivos con recursos limitados (laptops modestos, labs universitarios, teléfonos con inferencia local)
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## 🎯 Propósito Académico
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Este modelo está orientado a:
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- Recordatorios de clases y horarios
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- Mensajes motivacionales para mejorar continuidad académica
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- Check-ins cortos para acompañamiento del progreso diario
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- Estímulo positivo en momentos clave del semestre
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Está pensado para reforzar:
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> Hábitos, constancia, asistencia, estado de ánimo y autocuidado académico.
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## 🧱 Formato Estructurado de Respuesta (JSON Obligatorio)
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La salida del modelo **no es texto libre**.
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Siempre debe generar **un único objeto JSON** con los campos requeridos:
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{
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"why": "...",
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"opening_tag": "...",
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"icon_tag": "...",
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// Campos adicionales según tipo de notificación
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}
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### Campos según tipo de template:
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Tipo de Notificación | Requiere | Opcional | Sin
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---------------------|----------|----------|-----
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MOTIVATIONAL_CHECK_IN | question, choices (2) | — | —
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CLASS_REMINDER | question, choices (2) | — | —
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CHECK_IN_CLOSURE | message o reminder_copy | — | choices
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||
REMINDER_CLOSURE | reminder_copy | — | choices
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## ✅ Ejemplos Reales Usados en TecnoTime
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### Recordatorio de Clase
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{
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"why": "Para que no pierdas tu ritmo académico",
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"opening_tag": "¡Atención, estudiante FCyT!",
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"question": "¿Listo para tu clase de hoy?",
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"icon_tag": "info",
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"choices": [
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{"id": "yes", "label": "Llego en un momento"},
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{"id": "no", "label": "Estoy terminando algo"}
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]
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}
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### Check-in Motivacional
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{
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"why": "Para reforzar tu constancia",
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"opening_tag": "¡Vamos con toda, ingeniería!",
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"question": "¿Cómo te sientes con lo que has avanzado hoy?",
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||
"icon_tag": "focus",
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"choices": [
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||
{"id": "yes", "label": "Bien, sigo avanzando"},
|
||
{"id": "no", "label": "Hoy fue complicado"}
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||
]
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||
}
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## 📦 Archivos GGUF Disponibles
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Archivo | Uso recomendado
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LFM2-350M.Q5_K_M.gguf | Mejor equilibrio calidad / rendimiento
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LFM2-350M.Q8_0.gguf | Máxima calidad (requiere más RAM)
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LFM2-350M.Q4_K_M.gguf | Equipos de bajos recursos / labs
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## 🚀 Uso con `llama.cpp`
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llama-cli -m LFM2-350M.Q5_K_M.gguf -p "GENERAR: CLASS_REMINDER para clase de Física"
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## 🐍 Uso con `transformers`
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tuUsuario/simon-fcyt-umss")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tuUsuario/simon-fcyt-umss")
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prompt = "GENERAR: MOTIVATIONAL_CHECK_IN"
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inp = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
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out = model.generate(**inp, max_new_tokens=160)
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print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))
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## ⚖️ Licencia
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Este modelo deriva de `LiquidAI/LFM2-350M`, bajo:
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LFM Open License v1.0
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https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-350M/blob/main/LICENSE
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## 📌 Estado
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✅ Listo para uso en TecnoTime
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⏳ Próxima etapa: Publicación en Play Store
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🔗 Enlace será añadido próximamente. |