elaprendiz0000

 Este programa en R realiza varias operaciones de imputación para tratar valores faltantes (NA) en un conjunto de datos cargado desde un archivo CSV. Aquí está el desglose de cada sección del código: ### 1. Cargar los datos ```r data <- read.csv("../data/tema1/missing-data.csv", na.strings = "") ``` Se carga un archivo CSV ubicado en `"../data/tema1/missing-data.csv"` en un `data.frame` llamado `data`. La opción `na.strings = ""` especifica que las celdas vacías en el archivo se interpretarán como valores faltantes (`NA`) en R. ### 2. Crear una nueva columna con la media para valores NA en "Income" ```r data$Income.mean <- ifelse(is.na(data$Income),                            mean(data$Income, na.rm = TRUE),                            data$Income) ``` Aquí, el programa crea una nueva columna, `Income.mean`, que reemplaza los valores `NA` en la columna `Income` con la media de los valores no `NA` en esa misma columna. Esto se logra

1.- Instalar anaconda 2.- ejecutar anaconda prompt desde windows 3.- crear un espacio para el proyecto: conda create -n hf_1 python=3.11 4.- Activar entorno: conda activate hf_1 5.-Instalar utilidades para descargar modelos pip install -U "huggingface_hub[cli]" pip install huggingface_hub[hf_transfer] 6.- Configurar variable de entorno: HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER = 1 7.- Descargar el modelo deseado. Por ejemplo: C:\Users\ username \anaconda3\envs\hf_1\Scripts huggingface-cli.exe download TheBloke/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF Wizard-Vicuna-7B-Uncensored.Q4_K_M.gguf (fijaros que tiene un nombre base del modelo y luego la versión que se quiere) 8.- Una vez descargado coger la última linea que aparece en el output de la instruccion anterior y crear un fichero llamado Modelfile (sin extensión). Ejemplo de contenido: FROM C:\Users\ username \.cache\huggingface\hub\models--TheBloke--Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF\snapshots\xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\Wizard-Vicuna-7B-Uncenso