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// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
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JayHyeon/Qwen_0.5-ultrainteract_BDPO_5e-7-1ep_0.5bdpo_lambda | JayHyeon | 2025-04-21T06:43:53Z | 12 | 0 | transformers | [
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h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
dgambettaphd/M_llm3_gen5_run0_WXS_doc1000_synt64_FRESH | dgambettaphd | 2025-04-21T06:32:40Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"unsloth",
"arxiv:1910.09700",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T06:32:25Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
Nerva1228/baibian1 | Nerva1228 | 2025-04-21T06:31:47Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"flux",
"lora",
"replicate",
"text-to-image",
"en",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-04-21T06:31:46Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
remomo/URLClassifier | remomo | 2025-04-21T06:31:09Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"bert",
"text-classification",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-classification | 2025-04-21T06:15:50Z | <!DOCTYPE html>
<html class="" lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta
name="viewport"
content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"
/>
<meta
name="description"
content="We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science."
/>
<meta property="fb:app_id" content="1321688464574422" />
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image" />
<meta name="twitter:site" content="@huggingface" />
<meta
property="og:title"
content="Hugging Face - The AI community building the future."
/>
<meta property="og:type" content="website" />
<title>Hugging Face - The AI community building the future.</title>
<style>
body {
margin: 0;
}
main {
background-color: white;
min-height: 100vh;
padding: 7rem 1rem 8rem 1rem;
text-align: center;
font-family: Source Sans Pro, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system,
BlinkMacSystemFont, Segoe UI, Roboto, Helvetica Neue, Arial, Noto Sans,
sans-serif, Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, Segoe UI Symbol,
Noto Color Emoji;
}
img {
width: 6rem;
height: 6rem;
margin: 0 auto 1rem;
}
h1 {
font-size: 3.75rem;
line-height: 1;
color: rgba(31, 41, 55, 1);
font-weight: 700;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
p, a {
color: rgba(107, 114, 128, 1);
font-size: 1.125rem;
line-height: 1.75rem;
max-width: 28rem;
box-sizing: border-box;
margin: 0 auto;
}
.dark main {
background-color: rgb(11, 15, 25);
}
.dark h1 {
color: rgb(209, 213, 219);
}
.dark p, .dark a {
color: rgb(156, 163, 175);
}
</style>
<script>
// On page load or when changing themes, best to add inline in `head` to avoid FOUC
const key = "_tb_global_settings";
let theme = window.matchMedia("(prefers-color-scheme: dark)").matches
? "dark"
: "light";
try {
const storageTheme = JSON.parse(window.localStorage.getItem(key)).theme;
if (storageTheme) {
theme = storageTheme === "dark" ? "dark" : "light";
}
} catch (e) {}
if (theme === "dark") {
document.documentElement.classList.add("dark");
} else {
document.documentElement.classList.remove("dark");
}
</script>
</head>
<body>
<main>
<img
src="https://cdn-media.huggingface.co/assets/huggingface_logo.svg"
alt=""
/>
<div>
<h1>429</h1>
<p>We had to rate limit you. If you think it's an error, send us <a href="mailto:[email protected]">an email</a></p>
</div>
</main>
</body>
</html> |
sahithimuppavaram/dpo_llmjudge_adapter | sahithimuppavaram | 2025-04-21T06:25:50Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"llama",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
"base_model:adapter:meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T06:23:48Z | ---
base_model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
library_name: peft
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed]
### Framework versions
- PEFT 0.14.0 |
sahithimuppavaram/dpo_iter1_adapter | sahithimuppavaram | 2025-04-21T06:23:54Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
"base_model:adapter:meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T06:23:48Z | ---
base_model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
library_name: peft
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed]
### Framework versions
- PEFT 0.14.0 |
yedi-hu/2_merges_exp_7-2 | yedi-hu | 2025-04-21T06:23:01Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"mistral",
"merge",
"mergekit",
"yedi-hu/2_merges_exp_6-1",
"yedi-hu/2_merges_exp_6-2",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T06:20:16Z | ---
license: apache-2.0
tags:
- merge
- mergekit
- yedi-hu/2_merges_exp_6-1
- yedi-hu/2_merges_exp_6-2
---
# 2_merges_exp_7-2
2_merges_exp_7-2 is a merged model generated for Model Kinship experiments, originating from mistralai/Mistral-7B-v0.1
* [yedi-hu/2_merges_exp_6-1](https://huggingface.co/yedi-hu/2_merges_exp_6-1)
* [yedi-hu/2_merges_exp_6-2](https://huggingface.co/yedi-hu/2_merges_exp_6-2)
## 🧩 Configuration
```yaml
slices:
- sources:
- model: yedi-hu/2_merges_exp_6-1
layer_range: [0, 32]
- model: yedi-hu/2_merges_exp_6-2
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: yedi-hu/2_merges_exp_6-1
parameters:
t:
- filter: self_attn
value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
- filter: mlp
value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
- value: 0.5
dtype: bfloat16
``` |
gavrilstep/gavgav1 | gavrilstep | 2025-04-21T06:20:31Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T06:18:51Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
root-jlee/ppo-Huggy | root-jlee | 2025-04-21T06:10:35Z | 0 | 0 | ml-agents | [
"ml-agents",
"tensorboard",
"onnx",
"Huggy",
"deep-reinforcement-learning",
"reinforcement-learning",
"ML-Agents-Huggy",
"region:us"
] | reinforcement-learning | 2025-04-21T06:10:01Z | ---
library_name: ml-agents
tags:
- Huggy
- deep-reinforcement-learning
- reinforcement-learning
- ML-Agents-Huggy
---
# **ppo** Agent playing **Huggy**
This is a trained model of a **ppo** agent playing **Huggy**
using the [Unity ML-Agents Library](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents).
## Usage (with ML-Agents)
The Documentation: https://unity-technologies.github.io/ml-agents/ML-Agents-Toolkit-Documentation/
We wrote a complete tutorial to learn to train your first agent using ML-Agents and publish it to the Hub:
- A *short tutorial* where you teach Huggy the Dog 🐶 to fetch the stick and then play with him directly in your
browser: https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unitbonus1/introduction
- A *longer tutorial* to understand how works ML-Agents:
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit5/introduction
### Resume the training
```bash
mlagents-learn <your_configuration_file_path.yaml> --run-id=<run_id> --resume
```
### Watch your Agent play
You can watch your agent **playing directly in your browser**
1. If the environment is part of ML-Agents official environments, go to https://huggingface.co/unity
2. Step 1: Find your model_id: root-jlee/ppo-Huggy
3. Step 2: Select your *.nn /*.onnx file
4. Click on Watch the agent play 👀
|
RobinoRarrison/ArthroMDCanada | RobinoRarrison | 2025-04-21T06:05:55Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-04-21T06:05:22Z | ➥ ✅Shop Now - https://supplementcarts.com/order-arthro-md-canada/
✔ Product Name — Arthro MD Canada
✔ Side Effects — No Major Side Effects
✔ Category — Health
✔ Results — In 1–2 Months
✔ Availability — Online
✔ Rating: — 5.0/5.0 ⭐⭐⭐⭐⭐
Introduction
Joint health plays a critical role in maintaining an active, independent, and pain-free life. As Canadians become increasingly aware of natural solutions for chronic pain and mobility issues, Arthro MD Canada has emerged as a trusted name in the realm of joint support supplements. This in-depth guide explores what Arthro MD Canada is, its ingredients, benefits, user experiences, scientific backing, and why it has garnered attention in Canada’s health-conscious market.
Introduction: The Growing Concern Over Joint Health
Millions of Canadians suffer from joint-related issues. Whether it's due to aging, physical exertion, injury, or chronic conditions like arthritis, joint pain can have a significant impact on quality of life. Traditional remedies often rely on prescription medications and invasive procedures, but an increasing number of individuals are turning to natural alternatives—like Arthro MD Canada—for long-term support.
|
thomaslu/Finnegans-Wake-tf-gpt2-1500epochs | thomaslu | 2025-04-21T06:05:15Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"gpt2",
"text-generation",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-17T19:25:18Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
aslinguist/nllb-lora-Paiwan | aslinguist | 2025-04-21T06:04:45Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"base_model:facebook/nllb-200-distilled-600M",
"base_model:adapter:facebook/nllb-200-distilled-600M",
"license:cc-by-nc-4.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:19:11Z | ---
library_name: peft
license: cc-by-nc-4.0
base_model: facebook/nllb-200-distilled-600M
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: nllb-lora-Paiwan
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# nllb-lora-Paiwan
This model is a fine-tuned version of [facebook/nllb-200-distilled-600M](https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 7.3958
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.001
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 7.4934 | 1.0 | 201 | 7.4371 |
| 7.4808 | 2.0 | 402 | 7.4273 |
| 7.4608 | 3.0 | 603 | 7.4223 |
| 7.4547 | 4.0 | 804 | 7.4194 |
| 7.4386 | 5.0 | 1005 | 7.4172 |
| 7.4414 | 6.0 | 1206 | 7.4116 |
| 7.4349 | 7.0 | 1407 | 7.4079 |
| 7.4189 | 8.0 | 1608 | 7.4040 |
| 7.4228 | 9.0 | 1809 | 7.4029 |
| 7.4111 | 10.0 | 2010 | 7.4001 |
| 7.4093 | 11.0 | 2211 | 7.3995 |
| 7.4088 | 12.0 | 2412 | 7.3982 |
| 7.4067 | 13.0 | 2613 | 7.3981 |
| 7.402 | 14.0 | 2814 | 7.3971 |
| 7.3989 | 15.0 | 3015 | 7.3963 |
| 7.3954 | 16.0 | 3216 | 7.3960 |
| 7.3914 | 17.0 | 3417 | 7.3960 |
| 7.3803 | 18.0 | 3618 | 7.3959 |
| 7.3742 | 19.0 | 3819 | 7.3963 |
| 7.3832 | 20.0 | 4020 | 7.3958 |
### Framework versions
- PEFT 0.15.0
- Transformers 4.51.2
- Pytorch 2.2.2+cu118
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1 |
Hastagaras/dh-8b-test | Hastagaras | 2025-04-21T06:03:22Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T05:56:33Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
ThanhTronggg/whisper-small-vi | ThanhTronggg | 2025-04-21T06:02:06Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"tensorboard",
"safetensors",
"whisper",
"automatic-speech-recognition",
"generated_from_trainer",
"vi",
"dataset:mozilla-foundation/common_voice_11_0",
"base_model:openai/whisper-small",
"base_model:finetune:openai/whisper-small",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | automatic-speech-recognition | 2025-04-21T05:59:33Z | ---
library_name: transformers
language:
- vi
license: apache-2.0
base_model: openai/whisper-small
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- mozilla-foundation/common_voice_11_0
model-index:
- name: Whisper Small Vi
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# Whisper Small Vi
This model is a fine-tuned version of [openai/whisper-small](https://huggingface.co/openai/whisper-small) on the Common Voice 11.0 dataset.
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 500
- training_steps: 5000
- mixed_precision_training: Native AMP
### Framework versions
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.5.1+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.0
|
MCG-NJU/DMM | MCG-NJU | 2025-04-21T06:01:56Z | 80 | 12 | diffusers | [
"diffusers",
"safetensors",
"text-to-image",
"arxiv:2504.12364",
"license:apache-2.0",
"diffusers:StableDiffusionDMMPipeline",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-04-18T05:37:43Z | ---
tags:
- text-to-image
library_name: diffusers
license: apache-2.0
---
# DMM: Building a Versatile Image Generation Model via Distillation-Based Model Merging
<div style="text-align: center;">
<a href="https://arxiv.org/abs/2504.12364"><img src="https://img.shields.io/badge/arXiv-2504.12364-b31b1b.svg" alt="arXiv"></a>
<a href="https://huggingface.co/papers/2504.12364"><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/paper-page-sm.svg" alt="Paper page"></a>
</div>
## Introduction
We propose a score distillation based model merging paradigm DMM, compressing multiple models into a single versatile T2I model.
This checkpoint merges pre-trained models from many different domains, including *realistic style, Asian portrait, anime style, illustration, etc*.
Specifically, the source models are listed below:
- [JuggernautReborn](https://civitai.com/models/46422)
- [MajicmixRealisticV7](https://civitai.com/models/43331)
- [EpicRealismV5](https://civitai.com/models/25694)
- [RealisticVisionV5](https://civitai.com/models/4201)
- [MajicmixFantasyV3](https://civitai.com/models/41865)
- [MinimalismV2](https://www.liblib.art/modelinfo/8b4b7eb6aa2c480bbe65ca3d4625632d?from=personal_page&versionUuid=4b8e98cc17fc49ed826af941060ffd0b)
- [RealCartoon3dV17](https://civitai.com/models/94809)
- [AWPaintingV1.4](https://civitai.com/models/84476)
## Visualization
### Results
### Results combined with charactor LoRA
### Results of interpolation between two styles
## Online Demo
https://huggingface.co/spaces/MCG-NJU/DMM .
## Usage
Please refer to https://github.com/MCG-NJU/DMM .
```python
import torch
from modeling.dmm_pipeline import StableDiffusionDMMPipeline
pipe = StableDiffusionDMMPipeline.from_pretrained("path/to/pipeline/checkpoint", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True)
pipe = pipe.to("cuda")
# select model index
model_id = 5
output = pipe(
prompt="portrait photo of a girl, long golden hair, flowers, best quality",
negative_prompt="worst quality,low quality,normal quality,lowres,watermark,nsfw",
width=512,
height=512,
num_inference_steps=25,
guidance_scale=7,
model_id=model_id,
).images[0]
``` |
nomadrp/mdpo-v9 | nomadrp | 2025-04-21T06:01:32Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"dpo",
"arxiv:2305.18290",
"base_model:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"base_model:finetune:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:54:44Z | ---
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
library_name: transformers
model_name: mdpo-v9
tags:
- generated_from_trainer
- trl
- dpo
licence: license
---
# Model Card for mdpo-v9
This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="nomadrp/mdpo-v9", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with DPO, a method introduced in [Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model](https://huggingface.co/papers/2305.18290).
### Framework versions
- TRL: 0.15.0.dev0
- Transformers: 4.48.2
- Pytorch: 2.2.0+cu118
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## Citations
Cite DPO as:
```bibtex
@inproceedings{rafailov2023direct,
title = {{Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model}},
author = {Rafael Rafailov and Archit Sharma and Eric Mitchell and Christopher D. Manning and Stefano Ermon and Chelsea Finn},
year = 2023,
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 36: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2023, NeurIPS 2023, New Orleans, LA, USA, December 10 - 16, 2023},
url = {http://papers.nips.cc/paper_files/paper/2023/hash/a85b405ed65c6477a4fe8302b5e06ce7-Abstract-Conference.html},
editor = {Alice Oh and Tristan Naumann and Amir Globerson and Kate Saenko and Moritz Hardt and Sergey Levine},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
adrianhenry/zhanet | adrianhenry | 2025-04-21T05:58:40Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"flux",
"lora",
"replicate",
"text-to-image",
"en",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-04-21T05:58:29Z | ---
license: other
license_name: flux-1-dev-non-commercial-license
license_link: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md
language:
- en
tags:
- flux
- diffusers
- lora
- replicate
base_model: "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipeline_tag: text-to-image
# widget:
# - text: >-
# prompt
# output:
# url: https://...
instance_prompt: ZHANET
---
# Zhanet
<Gallery />
## About this LoRA
This is a [LoRA](https://replicate.com/docs/guides/working-with-loras) for the FLUX.1-dev text-to-image model. It can be used with diffusers or ComfyUI.
It was trained on [Replicate](https://replicate.com/) using AI toolkit: https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train
## Trigger words
You should use `ZHANET` to trigger the image generation.
## Run this LoRA with an API using Replicate
```py
import replicate
input = {
"prompt": "ZHANET",
"lora_weights": "https://huggingface.co/adrianhenry/zhanet/resolve/main/lora.safetensors"
}
output = replicate.run(
"black-forest-labs/flux-dev-lora",
input=input
)
for index, item in enumerate(output):
with open(f"output_{index}.webp", "wb") as file:
file.write(item.read())
```
## Use it with the [🧨 diffusers library](https://github.com/huggingface/diffusers)
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('adrianhenry/zhanet', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('ZHANET').images[0]
```
For more details, including weighting, merging and fusing LoRAs, check the [documentation on loading LoRAs in diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/loading_adapters)
## Training details
- Steps: 6000
- Learning rate: 0.0004
- LoRA rank: 16
## Contribute your own examples
You can use the [community tab](https://huggingface.co/adrianhenry/zhanet/discussions) to add images that show off what you’ve made with this LoRA.
|
jzhoubu/sidr-ms | jzhoubu | 2025-04-21T05:57:47Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:57:08Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
ivytas0905/lora_adapter_pair_based | ivytas0905 | 2025-04-21T05:55:33Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-17T18:30:42Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
kshitij230/T5-Term-Generation | kshitij230 | 2025-04-21T05:55:13Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"t5",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T02:40:13Z | ---
license: apache-2.0
---
|
ashwinkh/male_muscularbig_bald_v2 | ashwinkh | 2025-04-21T05:55:01Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"flux",
"lora",
"replicate",
"text-to-image",
"en",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-04-21T05:25:36Z | ---
license: other
license_name: flux-1-dev-non-commercial-license
license_link: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md
language:
- en
tags:
- flux
- diffusers
- lora
- replicate
base_model: "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipeline_tag: text-to-image
# widget:
# - text: >-
# prompt
# output:
# url: https://...
instance_prompt: Sid
---
# Male_Muscularbig_Bald_V2
<Gallery />
## About this LoRA
This is a [LoRA](https://replicate.com/docs/guides/working-with-loras) for the FLUX.1-dev text-to-image model. It can be used with diffusers or ComfyUI.
It was trained on [Replicate](https://replicate.com/) using AI toolkit: https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train
## Trigger words
You should use `Sid` to trigger the image generation.
## Run this LoRA with an API using Replicate
```py
import replicate
input = {
"prompt": "Sid",
"lora_weights": "https://huggingface.co/ashwinkh/male_muscularbig_bald_v2/resolve/main/lora.safetensors"
}
output = replicate.run(
"black-forest-labs/flux-dev-lora",
input=input
)
for index, item in enumerate(output):
with open(f"output_{index}.webp", "wb") as file:
file.write(item.read())
```
## Use it with the [🧨 diffusers library](https://github.com/huggingface/diffusers)
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('ashwinkh/male_muscularbig_bald_v2', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('Sid').images[0]
```
For more details, including weighting, merging and fusing LoRAs, check the [documentation on loading LoRAs in diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/loading_adapters)
## Training details
- Steps: 2000
- Learning rate: 0.0004
- LoRA rank: 16
## Contribute your own examples
You can use the [community tab](https://huggingface.co/ashwinkh/male_muscularbig_bald_v2/discussions) to add images that show off what you’ve made with this LoRA.
|
Lunzima/MilkyLoong-Qwen2.5-1.5B-base1 | Lunzima | 2025-04-21T05:53:23Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"mergekit",
"merge",
"conversational",
"arxiv:2408.07990",
"base_model:MatteoKhan/merging_LLM",
"base_model:merge:MatteoKhan/merging_LLM",
"base_model:Sakalti/Saba1.5-1.5B",
"base_model:merge:Sakalti/Saba1.5-1.5B",
"base_model:Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V1",
"base_model:merge:Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V1",
"base_model:Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V2",
"base_model:merge:Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V2",
"base_model:bond005/meno-tiny-0.1",
"base_model:merge:bond005/meno-tiny-0.1",
"base_model:fblgit/miniclaus-qw1.5B-UNAMGS-GRPO",
"base_model:merge:fblgit/miniclaus-qw1.5B-UNAMGS-GRPO",
"base_model:godlikehhd/alpaca_data_ifd_min_2600",
"base_model:merge:godlikehhd/alpaca_data_ifd_min_2600",
"base_model:godlikehhd/alpaca_data_score_max_2500",
"base_model:merge:godlikehhd/alpaca_data_score_max_2500",
"base_model:huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated",
"base_model:merge:huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T05:51:45Z | ---
base_model:
- huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated
- bond005/meno-tiny-0.1
- Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V2
- goulue5/merging_LLM
- godlikehhd/alpaca_data_ifd_min_2600
- godlikehhd/alpaca_data_score_max_2500
- Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V1
- Sakalti/Saba1.5-1.5B
- fblgit/miniclaus-qw1.5B-UNAMGS-GRPO
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# merge
This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).
## Merge Details
### Merge Method
This model was merged using the [SCE](https://arxiv.org/abs/2408.07990) merge method using [huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated](https://huggingface.co/huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated) as a base.
### Models Merged
The following models were included in the merge:
* [bond005/meno-tiny-0.1](https://huggingface.co/bond005/meno-tiny-0.1)
* [Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V2](https://huggingface.co/Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V2)
* [goulue5/merging_LLM](https://huggingface.co/goulue5/merging_LLM)
* [godlikehhd/alpaca_data_ifd_min_2600](https://huggingface.co/godlikehhd/alpaca_data_ifd_min_2600)
* [godlikehhd/alpaca_data_score_max_2500](https://huggingface.co/godlikehhd/alpaca_data_score_max_2500)
* [Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V1](https://huggingface.co/Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V1)
* [Sakalti/Saba1.5-1.5B](https://huggingface.co/Sakalti/Saba1.5-1.5B)
* [fblgit/miniclaus-qw1.5B-UNAMGS-GRPO](https://huggingface.co/fblgit/miniclaus-qw1.5B-UNAMGS-GRPO)
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
models:
- model: bond005/meno-tiny-0.1
- model: fblgit/miniclaus-qw1.5B-UNAMGS-GRPO
- model: Sakalti/Saba1.5-1.5B
- model: goulue5/merging_LLM
- model: Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V1
- model: Youlln/ECE-PRYMMAL-YL-1B-SLERP-V2
- model: godlikehhd/alpaca_data_ifd_min_2600
- model: godlikehhd/alpaca_data_score_max_2500
- model: huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated
merge_method: sce
base_model: huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated
dtype: bfloat16
parameters:
int8_mask: true
```
|
RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf | RichardErkhov | 2025-04-21T05:52:50Z | 0 | 0 | null | [
"gguf",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"conversational"
] | null | 2025-04-21T03:16:37Z | Quantization made by Richard Erkhov.
[Github](https://github.com/RichardErkhov)
[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b - GGUF
- Model creator: https://huggingface.co/mlfoundations-dev/
- Original model: https://huggingface.co/mlfoundations-dev/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b/
| Name | Quant method | Size |
| ---- | ---- | ---- |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q2_K.gguf) | Q2_K | 2.54GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 2.82GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 2.97GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 2.95GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 3.06GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K.gguf) | Q3_K | 3.28GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 3.28GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 3.56GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 3.68GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 3.83GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 3.87GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 3.86GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_K.gguf) | Q4_K | 4.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 4.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 4.24GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 4.66GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 4.66GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_K.gguf) | Q5_K | 4.78GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 4.78GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 5.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q6_K.gguf) | Q6_K | 5.54GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 7.17GB |
Original model description:
---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.3
tags:
- llama-factory
- full
- generated_from_trainer
model-index:
- name: mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b
This model is a fine-tuned version of [mistralai/Mistral-7B-v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.3) on the mlfoundations-dev/oh-dcft-v3.1-llama-3.3-70b dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3725
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-06
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 32
- total_train_batch_size: 512
- total_eval_batch_size: 256
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
- num_epochs: 3.0
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 0.3601 | 1.0 | 520 | 0.3534 |
| 0.2644 | 2.0 | 1040 | 0.3454 |
| 0.1912 | 3.0 | 1560 | 0.3725 |
### Framework versions
- Transformers 4.46.1
- Pytorch 2.4.0
- Datasets 3.0.2
- Tokenizers 0.20.3
|
whatsappvids/NeW.wATCH.Paro.Aarti.viral.video.original | whatsappvids | 2025-04-21T05:52:19Z | 0 | 0 | null | [
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:51:24Z | 47 seconds ago
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[-wATCH-]— Paro Aarti Video Original Video Link Paro Aarti Video Viral On Social Media X Trending Now
[-wATCH-]— Paro Aarti ʟᴇᴀᴋᴇᴅ Video ᴠɪʀᴀʟ On Social Media ˣ ᵀʷⁱᵗᵗᵉʳ
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Paro Aarti Original Video video took the internet by storm and amazed viewers on various social media platforms. Paro Aarti , a young and talented digital creator, recently became famous thanks to this interesting video.
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RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf | RichardErkhov | 2025-04-21T05:52:10Z | 0 | 0 | null | [
"gguf",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"conversational"
] | null | 2025-04-21T03:17:56Z | Quantization made by Richard Erkhov.
[Github](https://github.com/RichardErkhov)
[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro - GGUF
- Model creator: https://huggingface.co/mlfoundations-dev/
- Original model: https://huggingface.co/mlfoundations-dev/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro/
| Name | Quant method | Size |
| ---- | ---- | ---- |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q2_K.gguf) | Q2_K | 2.54GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 2.82GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 2.97GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 2.95GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 3.06GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K.gguf) | Q3_K | 3.28GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 3.28GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 3.56GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 3.68GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 3.83GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 3.87GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 3.86GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_K.gguf) | Q4_K | 4.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 4.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 4.24GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 4.66GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 4.66GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_K.gguf) | Q5_K | 4.78GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 4.78GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 5.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q6_K.gguf) | Q6_K | 5.54GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 7.17GB |
Original model description:
---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.3
tags:
- llama-factory
- full
- generated_from_trainer
model-index:
- name: mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro
This model is a fine-tuned version of [mistralai/Mistral-7B-v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.3) on the mlfoundations-dev/oh-dcft-v3.1-gemini-1.5-pro dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.5542
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-06
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 32
- total_train_batch_size: 512
- total_eval_batch_size: 256
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
- num_epochs: 3.0
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 0.5352 | 1.0 | 517 | 0.5340 |
| 0.4267 | 2.0 | 1034 | 0.5261 |
| 0.3308 | 3.0 | 1551 | 0.5542 |
### Framework versions
- Transformers 4.46.1
- Pytorch 2.4.0
- Datasets 3.0.2
- Tokenizers 0.20.3
|
dipikakhullar/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-orthogonalized-all-31 | dipikakhullar | 2025-04-21T05:50:46Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"8-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T05:48:25Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
LarryAIDraw/Genshin_Impact_n_c_PONY-000002 | LarryAIDraw | 2025-04-21T05:50:22Z | 0 | 0 | null | [
"license:creativeml-openrail-m",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T03:42:14Z | ---
license: creativeml-openrail-m
---
https://civitai.com/models/441111/navia-caspar-pony |
LarryAIDraw/Fischl | LarryAIDraw | 2025-04-21T05:49:50Z | 0 | 0 | null | [
"license:creativeml-openrail-m",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T03:41:04Z | ---
license: creativeml-openrail-m
---
https://civitai.com/models/441111/navia-caspar-pony |
SKNahin/BQTrans-new | SKNahin | 2025-04-21T05:49:41Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"llama-factory",
"full",
"generated_from_trainer",
"conversational",
"base_model:SKNahin/BanglaQwen-llamafactory-v2.2",
"base_model:finetune:SKNahin/BanglaQwen-llamafactory-v2.2",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-20T14:46:28Z | ---
library_name: transformers
base_model: SKNahin/BanglaQwen-llamafactory-v2.2
tags:
- llama-factory
- full
- generated_from_trainer
model-index:
- name: BQTrans-new
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# BQTrans-new
This model is a fine-tuned version of [SKNahin/BanglaQwen-llamafactory-v2.2](https://huggingface.co/SKNahin/BanglaQwen-llamafactory-v2.2) on the sample_1 dataset.
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 10
- eval_batch_size: 8
- seed: 555
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 2
- gradient_accumulation_steps: 10
- total_train_batch_size: 200
- total_eval_batch_size: 16
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: constant
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- num_epochs: 3
### Training results
### Framework versions
- Transformers 4.51.2
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.0
|
LarryAIDraw/genshin_yumemizuki_mizuki_illustrious | LarryAIDraw | 2025-04-21T05:49:40Z | 0 | 0 | null | [
"license:creativeml-openrail-m",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T03:38:09Z | ---
license: creativeml-openrail-m
---
https://civitai.com/models/1177459/yumemizuki-mizuki-genshin-impact |
alejlatorre/stakemanager-subtopics | alejlatorre | 2025-04-21T05:49:28Z | 0 | 0 | bertopic | [
"bertopic",
"text-classification",
"region:us"
] | text-classification | 2025-04-21T05:48:29Z |
---
tags:
- bertopic
library_name: bertopic
pipeline_tag: text-classification
---
# stakemanager-subtopics
This is a [BERTopic](https://github.com/MaartenGr/BERTopic) model.
BERTopic is a flexible and modular topic modeling framework that allows for the generation of easily interpretable topics from large datasets.
## Usage
To use this model, please install BERTopic:
```
pip install -U bertopic
```
You can use the model as follows:
```python
from bertopic import BERTopic
topic_model = BERTopic.load("alejlatorre/stakemanager-subtopics")
topic_model.get_topic_info()
```
## Topic overview
* Number of topics: 3000
* Number of training documents: 173285
<details>
<summary>Click here for an overview of all topics.</summary>
| Topic ID | Topic Keywords | Topic Frequency | Label |
|----------|----------------|-----------------|-------|
| 0 | petitorios de concesión minera y consulta previa a pueblos indígenas | 418 | 0_petitorios de concesión minera y consulta previa a pueblos indígenas |
| 1 | petitorios de concesión minera y consulta previa a pueblos indígenas | 269 | 1_petitorios de concesión minera y consulta previa a pueblos indígenas |
| 2 | colapso techo centro comercial Real Plaza Trujillo | 265 | 2_colapso techo centro comercial Real Plaza Trujillo |
| 3 | rectificación de certificados de nacimiento y muerte | 255 | 3_rectificación de certificados de nacimiento y muerte |
| 4 | disolución y liquidación de sociedades | 250 | 4_disolución y liquidación de sociedades |
| 5 | colapso techo centro comercial Real Plaza Trujillo | 247 | 5_colapso techo centro comercial Real Plaza Trujillo |
| 6 | concesiones mineras y consulta previa a pueblos indígenas | 240 | 6_concesiones mineras y consulta previa a pueblos indígenas |
| 7 | Juntas Generales de Accionistas y Convocatorias | 239 | 7_Juntas Generales de Accionistas y Convocatorias |
| 8 | rectificación de actas de nacimiento | 235 | 8_rectificación de actas de nacimiento |
| 9 | conflictos legales y políticos en Perú | 233 | 9_conflictos legales y políticos en Perú |
| 10 | crisis de inseguridad y criminalidad en Perú | 226 | 10_crisis de inseguridad y criminalidad en Perú |
| 11 | junta anual de accionistas | 220 | 11_junta anual de accionistas |
| 12 | delincuencia organizada y narcotráfico | 218 | 12_delincuencia organizada y narcotráfico |
| 13 | concesiones mineras y consulta previa a pueblos indígenas | 217 | 13_concesiones mineras y consulta previa a pueblos indígenas |
| 14 | colapso techo Real Plaza Trujillo | 217 | 14_colapso techo Real Plaza Trujillo |
| 15 | exportaciones peruanas 2024 | 217 | 15_exportaciones peruanas 2024 |
| 16 | rectificaciones administrativas reniec | 211 | 16_rectificaciones administrativas reniec |
| 17 | inteligencia artificial y su impacto en la educación y el ámbito laboral | 209 | 17_inteligencia artificial y su impacto en la educación y el ámbito laboral |
| 18 | amistoso inter miami universitario messi pretemporada | 206 | 18_amistoso inter miami universitario messi pretemporada |
| 19 | rectificaciones actas nacimiento | 202 | 19_rectificaciones actas nacimiento |
| 20 | situación política en Perú | 201 | 20_situación política en Perú |
| 21 | arte contemporáneo exposiciones peruanas | 200 | 21_arte contemporáneo exposiciones peruanas |
| 22 | disolución y liquidación de sociedades | 195 | 22_disolución y liquidación de sociedades |
| 23 | política y justicia en Perú | 195 | 23_política y justicia en Perú |
| 24 | propuestas de retiro de fondos de AFP en Perú | 194 | 24_propuestas de retiro de fondos de AFP en Perú |
| 25 | violencia de género y feminicidios en Perú | 192 | 25_violencia de género y feminicidios en Perú |
| 26 | corrupción política y judicial en Perú | 191 | 26_corrupción política y judicial en Perú |
| 27 | fallecimientos asegurados Finisterre | 190 | 27_fallecimientos asegurados Finisterre |
| 28 | crisis política y social en Perú | 188 | 28_crisis política y social en Perú |
| 29 | inseguridad ciudadana en Perú | 188 | 29_inseguridad ciudadana en Perú |
| 30 | situación política en el congreso de perú | 186 | 30_situación política en el congreso de perú |
| 31 | música peruana contemporánea | 186 | 31_música peruana contemporánea |
| 32 | Crisis sanitaria por suero fisiológico defectuoso de Medifarma | 185 | 32_Crisis sanitaria por suero fisiológico defectuoso de Medifarma |
| 33 | suero fisiológico defectuoso medifarma clínicas sanna fallecimientos reacciones adversas | 184 | 33_suero fisiológico defectuoso medifarma clínicas sanna fallecimientos reacciones adversas |
| 34 | accidentes de tránsito en Perú | 181 | 34_accidentes de tránsito en Perú |
| 35 | expansión empresarial y crecimiento en Perú | 180 | 35_expansión empresarial y crecimiento en Perú |
| 36 | texto ininteligible | 179 | 36_texto ininteligible |
| 37 | temas políticos y sociales en Perú | 179 | 37_temas políticos y sociales en Perú |
| 38 | constitución de patrimonios fideicometidos | 178 | 38_constitución de patrimonios fideicometidos |
| 39 | emergencias por lluvias en Perú | 176 | 39_emergencias por lluvias en Perú |
| 40 | Política y sociedad en América Latina | 176 | 40_Política y sociedad en América Latina |
| 41 | emergencias viales y condiciones climáticas adversas en carreteras | 175 | 41_emergencias viales y condiciones climáticas adversas en carreteras |
| 42 | edicto matrimonial en Perú | 173 | 42_edicto matrimonial en Perú |
| 43 | literatura y poesía contemporánea | 172 | 43_literatura y poesía contemporánea |
| 44 | investigación tragedia Real Plaza Trujillo | 172 | 44_investigación tragedia Real Plaza Trujillo |
| 45 | fallecimientos asegurados Finisterre | 172 | 45_fallecimientos asegurados Finisterre |
| 46 | red de prostitución en el Congreso | 172 | 46_red de prostitución en el Congreso |
| 47 | relaciones sentimentales y rupturas en el espectáculo | 171 | 47_relaciones sentimentales y rupturas en el espectáculo |
| 48 | rectificaciones administrativas de actas de nacimiento | 171 | 48_rectificaciones administrativas de actas de nacimiento |
| 49 | rectificacion actas de defuncion | 170 | 49_rectificacion actas de defuncion |
| 50 | colorante rojo n° 3 eritrosina salud pública prohibición riesgos cancerígeno | 170 | 50_colorante rojo n° 3 eritrosina salud pública prohibición riesgos cancerígeno |
| 51 | hospitalización de shakira debido a gastritis y cancelación de conciertos | 170 | 51_hospitalización de shakira debido a gastritis y cancelación de conciertos |
| 52 | gestión de rafael lopez aliaga en lima | 168 | 52_gestión de rafael lopez aliaga en lima |
| 53 | situación económica y política en Perú | 168 | 53_situación económica y política en Perú |
| 54 | rectificación estado civil | 167 | 54_rectificación estado civil |
| 55 | corrupción política y cuestionamientos a la gestión pública | 166 | 55_corrupción política y cuestionamientos a la gestión pública |
| 56 | crecimiento económico en Perú 2025 | 165 | 56_crecimiento económico en Perú 2025 |
| 57 | estado crítico de puentes en Perú | 164 | 57_estado crítico de puentes en Perú |
| 58 | reintegro fonavi beneficios herederos exaportantes adultos mayores | 164 | 58_reintegro fonavi beneficios herederos exaportantes adultos mayores |
| 59 | intención de matrimonio civil en Perú | 163 | 59_intención de matrimonio civil en Perú |
| 60 | Crisis en el Congreso por escándalo de prostitución y mociones de censura a Eduardo Salhuana | 163 | 60_Crisis en el Congreso por escándalo de prostitución y mociones de censura a Eduardo Salhuana |
| 61 | rectificaciones de actas de nacimiento | 162 | 61_rectificaciones de actas de nacimiento |
| 62 | novedades automotrices eléctricas y SUVs | 161 | 62_novedades automotrices eléctricas y SUVs |
| 63 | conflicto ucraniano relaciones zelenski trump rusia negociaciones | 160 | 63_conflicto ucraniano relaciones zelenski trump rusia negociaciones |
| 64 | Crisis sanitaria por suero fisiológico defectuoso de Medifarma | 160 | 64_Crisis sanitaria por suero fisiológico defectuoso de Medifarma |
| 65 | inspecciones de seguridad en centros comerciales tras colapso en Trujillo | 160 | 65_inspecciones de seguridad en centros comerciales tras colapso en Trujillo |
| 66 | relaciones y compromisos matrimoniales | 160 | 66_relaciones y compromisos matrimoniales |
| 67 | historia peruana y sus figuras destacadas | 159 | 67_historia peruana y sus figuras destacadas |
| 68 | designaciones funcionarios públicos | 159 | 68_designaciones funcionarios públicos |
| 69 | rectificación de actas de nacimiento | 159 | 69_rectificación de actas de nacimiento |
| 70 | constitución de patrimonios fideicomitidos en Perú | 158 | 70_constitución de patrimonios fideicomitidos en Perú |
| 71 | crisis del congreso y conflictos políticos | 158 | 71_crisis del congreso y conflictos políticos |
| 72 | rectificaciones actas nacimiento matrimonio defuncion RENIEC | 158 | 72_rectificaciones actas nacimiento matrimonio defuncion RENIEC |
| 73 | tragedia colapso Real Plaza Trujillo investigacion responsabilidades | 157 | 73_tragedia colapso Real Plaza Trujillo investigacion responsabilidades |
| 74 | crisis política y gobernabilidad en Perú | 155 | 74_crisis política y gobernabilidad en Perú |
| 75 | política peruana elecciones 2026 candidaturas conflictos internos | 154 | 75_política peruana elecciones 2026 candidaturas conflictos internos |
| 76 | crisis del sistema judicial y reforma en Perú | 154 | 76_crisis del sistema judicial y reforma en Perú |
| 77 | Cultura y Referencias Artísticas | 154 | 77_Cultura y Referencias Artísticas |
| 78 | fútbol peruano conflictos jugadores rendimiento | 153 | 78_fútbol peruano conflictos jugadores rendimiento |
| 79 | educación superior en Perú | 153 | 79_educación superior en Perú |
| 80 | colapso techo Real Plaza Trujillo | 152 | 80_colapso techo Real Plaza Trujillo |
| 81 | gastronomía peruana | 152 | 81_gastronomía peruana |
| 82 | rectificaciones de actas de nacimiento | 152 | 82_rectificaciones de actas de nacimiento |
| 83 | rectificación actas de nacimiento | 151 | 83_rectificación actas de nacimiento |
| 84 | crisis política en Perú | 151 | 84_crisis política en Perú |
| 85 | incendios y tragedias en asentamientos humanos | 151 | 85_incendios y tragedias en asentamientos humanos |
| 86 | crisis ministerial en el Ministerio del Interior | 150 | 86_crisis ministerial en el Ministerio del Interior |
| 87 | corrupción y crimen organizado | 150 | 87_corrupción y crimen organizado |
| 88 | rectificaciones administrativas actas nacimiento reniec | 148 | 88_rectificaciones administrativas actas nacimiento reniec |
| 89 | reducción de capital social | 148 | 89_reducción de capital social |
| 90 | Alianza Lima fichajes refuerzos 2025 | 147 | 90_Alianza Lima fichajes refuerzos 2025 |
| 91 | controversia sobre la obra teatral maría maricón y su impacto en la religión católica y la libertad de expresión | 147 | 91_controversia sobre la obra teatral maría maricón y su impacto en la religión católica y la libertad de expresión |
| 92 | cáncer de cuello uterino prevención detección vacunación VPH | 147 | 92_cáncer de cuello uterino prevención detección vacunación VPH |
| 93 | disolución y liquidación de empresas | 147 | 93_disolución y liquidación de empresas |
| 94 | literatura y escritores hispanohablantes | 146 | 94_literatura y escritores hispanohablantes |
| 95 | minería ilegal en Perú | 146 | 95_minería ilegal en Perú |
| 96 | escándalo corrupción qali warma julio demartini | 146 | 96_escándalo corrupción qali warma julio demartini |
| 97 | clausura de centros comerciales por deficiencias estructurales y de seguridad | 144 | 97_clausura de centros comerciales por deficiencias estructurales y de seguridad |
| 98 | paro de transportistas en Lima y Callao por extorsiones y criminalidad | 144 | 98_paro de transportistas en Lima y Callao por extorsiones y criminalidad |
| 99 | infraestructura vial en Lima | 144 | 99_infraestructura vial en Lima |
| 100 | superintendencia banca seguros afp reformas normativas | 143 | 100_superintendencia banca seguros afp reformas normativas |
| 101 | música peruana eventos conciertos fusión rock reggae vinilos | 143 | 101_música peruana eventos conciertos fusión rock reggae vinilos |
| 102 | recetas de cocina | 143 | 102_recetas de cocina |
| 103 | minería cobre exploración perforación | 142 | 103_minería cobre exploración perforación |
| 104 | convocatorias asambleas elecciones directivos | 142 | 104_convocatorias asambleas elecciones directivos |
| 105 | fondo de compensación para víctimas del colapso en Real Plaza Trujillo | 142 | 105_fondo de compensación para víctimas del colapso en Real Plaza Trujillo |
| 106 | convocatorias de juntas anuales de accionistas | 142 | 106_convocatorias de juntas anuales de accionistas |
| 107 | corrupción y justicia | 141 | 107_corrupción y justicia |
| 108 | temas variados y fragmentados | 141 | 108_temas variados y fragmentados |
| 109 | deportes y fútbol | 141 | 109_deportes y fútbol |
| 110 | bandas criminales y extorsión | 140 | 110_bandas criminales y extorsión |
| 111 | colapso centro comercial trujillo indemnizaciones víctimas investigación responsabilidad | 140 | 111_colapso centro comercial trujillo indemnizaciones víctimas investigación responsabilidad |
| 112 | elecciones 2026 Perú | 140 | 112_elecciones 2026 Perú |
| 113 | Donald Trump y su impacto en la política estadounidense y mundial | 139 | 113_Donald Trump y su impacto en la política estadounidense y mundial |
| 114 | subastas de inmuebles y remates públicos | 139 | 114_subastas de inmuebles y remates públicos |
| 115 | fichajes futbolísticos en América del Sur | 138 | 115_fichajes futbolísticos en América del Sur |
| 116 | crítica a la gestión de Dina Boluarte y la inseguridad en Perú | 138 | 116_crítica a la gestión de Dina Boluarte y la inseguridad en Perú |
| 117 | minería en Perú y su impacto económico | 138 | 117_minería en Perú y su impacto económico |
| 118 | aranceles acero aluminio comercio internacional | 138 | 118_aranceles acero aluminio comercio internacional |
| 119 | ilegalidad del partido A.N.T.A.U.R.O. y sus implicaciones políticas | 138 | 119_ilegalidad del partido A.N.T.A.U.R.O. y sus implicaciones políticas |
| 120 | fútbol peruano, Alianza Lima, fichajes, historia, patrocinios, campeonatos, futbolistas | 137 | 120_fútbol peruano, Alianza Lima, fichajes, historia, patrocinios, campeonatos, futbolistas |
| 121 | inauguracion nuevo aeropuerto jorge chavez retrasos y postergaciones | 137 | 121_inauguracion nuevo aeropuerto jorge chavez retrasos y postergaciones |
| 122 | Alianza Lima en la Copa Libertadores 2025 | 137 | 122_Alianza Lima en la Copa Libertadores 2025 |
| 123 | violencia y extorsión en transporte público | 137 | 123_violencia y extorsión en transporte público |
| 124 | corrupción en el congreso de perú | 136 | 124_corrupción en el congreso de perú |
| 125 | clausuras y seguridad en centros comerciales | 136 | 125_clausuras y seguridad en centros comerciales |
| 126 | fintech en Perú | 135 | 126_fintech en Perú |
| 127 | mejoras en la justicia y acceso al poder judicial | 135 | 127_mejoras en la justicia y acceso al poder judicial |
| 128 | pago de utilidades extrabajadores 2024 | 135 | 128_pago de utilidades extrabajadores 2024 |
| 129 | proyecto hídrico minero El Algarrobo en Locuto, Tambogrande, Buenaventura, desarrollo sostenible, acceso al agua, minería responsable, agricultura | 135 | 129_proyecto hídrico minero El Algarrobo en Locuto, Tambogrande, Buenaventura, desarrollo sostenible, acceso al agua, minería responsable, agricultura |
| 130 | fútbol peruano | 135 | 130_fútbol peruano |
| 131 | corrupción judicial y decisiones del poder judicial en Perú | 134 | 131_corrupción judicial y decisiones del poder judicial en Perú |
| 132 | colapso puente Chancay | 134 | 132_colapso puente Chancay |
| 133 | vacunación contra el VPH en niños y adolescentes | 134 | 133_vacunación contra el VPH en niños y adolescentes |
| 134 | fiscalización tributaria en Perú | 133 | 134_fiscalización tributaria en Perú |
| 135 | disolución y liquidación de empresas | 133 | 135_disolución y liquidación de empresas |
| 136 | delitos, detenciones, robos, pandillas, violencia, pornografía infantil, cibercrimen, agresiones, extorsión, fugas, operaciones policiales | 133 | 136_delitos, detenciones, robos, pandillas, violencia, pornografía infantil, cibercrimen, agresiones, extorsión, fugas, operaciones policiales |
| 137 | situacion electoral en peru 2026 | 132 | 137_situacion electoral en peru 2026 |
| 138 | carnavales en Perú | 132 | 138_carnavales en Perú |
| 139 | inseguridad ciudadana y crimen organizado | 132 | 139_inseguridad ciudadana y crimen organizado |
| 140 | accesibilidad aeropuerto jorge chávez | 132 | 140_accesibilidad aeropuerto jorge chávez |
| 141 | Alianza Lima en la Copa Libertadores | 131 | 141_Alianza Lima en la Copa Libertadores |
| 142 | accidentes de tránsito | 131 | 142_accidentes de tránsito |
| 143 | colapso techo Real Plaza Trujillo | 131 | 143_colapso techo Real Plaza Trujillo |
| 144 | corrupción en la fiscalía y justicia en perú | 131 | 144_corrupción en la fiscalía y justicia en perú |
| 145 | violencia criminal y homicidios | 131 | 145_violencia criminal y homicidios |
| 146 | juegos de lógica sudoku y rompecabezas | 130 | 146_juegos de lógica sudoku y rompecabezas |
| 147 | concesiones mineras en Perú | 130 | 147_concesiones mineras en Perú |
| 148 | nombramientos fiscales provisionales en Perú | 130 | 148_nombramientos fiscales provisionales en Perú |
| 149 | economía y finanzas | 130 | 149_economía y finanzas |
| 150 | rectificación administrativa actas nacimiento | 130 | 150_rectificación administrativa actas nacimiento |
| 151 | temas variados y confusos en eventos y productos | 130 | 151_temas variados y confusos en eventos y productos |
| 152 | crisis de seguridad y gestión del ministro del interior en Perú | 129 | 152_crisis de seguridad y gestión del ministro del interior en Perú |
| 153 | relación de xiomy kanashiro y jefferson farfán | 129 | 153_relación de xiomy kanashiro y jefferson farfán |
| 154 | Delia Espinoza y denuncias constitucionales | 128 | 154_Delia Espinoza y denuncias constitucionales |
| 155 | inseguridad ciudadana robos asaltos delincuencia | 128 | 155_inseguridad ciudadana robos asaltos delincuencia |
| 156 | justicia y procedimiento judicial en perú | 128 | 156_justicia y procedimiento judicial en perú |
| 157 | reniec actualizacion dni y defunciones | 127 | 157_reniec actualizacion dni y defunciones |
| 158 | prohibición del colorante eritrosina y sus riesgos para la salud | 127 | 158_prohibición del colorante eritrosina y sus riesgos para la salud |
| 159 | aranceles automotrices y comercio internacional | 127 | 159_aranceles automotrices y comercio internacional |
| 160 | edicto matrimonial en Santiago de Surco | 127 | 160_edicto matrimonial en Santiago de Surco |
| 161 | extorsiones y ataques con explosivos a negocios | 126 | 161_extorsiones y ataques con explosivos a negocios |
| 162 | agroexportaciones peruanas | 126 | 162_agroexportaciones peruanas |
| 163 | lanzamiento galaxy s25 ultra 2025 | 126 | 163_lanzamiento galaxy s25 ultra 2025 |
| 164 | infraestructura educativa y colaboración pública-privada | 126 | 164_infraestructura educativa y colaboración pública-privada |
| 165 | Distribución de utilidades 2024 | 126 | 165_Distribución de utilidades 2024 |
| 166 | crímenes violentos y homicidios en Perú | 125 | 166_crímenes violentos y homicidios en Perú |
| 167 | turismo en Perú | 125 | 167_turismo en Perú |
| 168 | Alianza Lima vs Boca Juniors Copa Libertadores | 125 | 168_Alianza Lima vs Boca Juniors Copa Libertadores |
| 169 | escándalo cirugías estéticas dina boluarte mario cabani | 125 | 169_escándalo cirugías estéticas dina boluarte mario cabani |
| 170 | Dina Boluarte y controversias políticas en Perú | 125 | 170_Dina Boluarte y controversias políticas en Perú |
| 171 | Pagos de utilidades a extrabajadores conforme al Decreto Legislativo 892 | 124 | 171_Pagos de utilidades a extrabajadores conforme al Decreto Legislativo 892 |
| 172 | guerra comercial aranceles fentanilo méxico canadá trump sheinbaum trudeau | 124 | 172_guerra comercial aranceles fentanilo méxico canadá trump sheinbaum trudeau |
| 173 | accidentes de tránsito y atropellos en Perú | 124 | 173_accidentes de tránsito y atropellos en Perú |
| 174 | dengue en Perú y prevención | 124 | 174_dengue en Perú y prevención |
| 175 | fallecimientos en finisterre | 124 | 175_fallecimientos en finisterre |
| 176 | teatro contemporáneo peruano, discapacidad, shakespeare, anabelí pajuelo, astrágalo, obras premiadas, inclusión, dramaturgia | 124 | 176_teatro contemporáneo peruano, discapacidad, shakespeare, anabelí pajuelo, astrágalo, obras premiadas, inclusión, dramaturgia |
| 177 | crisis de seguridad y gestión del ministro del interior santiváñez | 123 | 177_crisis de seguridad y gestión del ministro del interior santiváñez |
| 178 | filosofía y teoría política en el contexto contemporáneo | 123 | 178_filosofía y teoría política en el contexto contemporáneo |
| 179 | inauguración aeropuerto Jorge Chávez seguridad postergaciones LAP pruebas | 123 | 179_inauguración aeropuerto Jorge Chávez seguridad postergaciones LAP pruebas |
| 180 | crisis de inseguridad y gestión del Ministerio del Interior | 123 | 180_crisis de inseguridad y gestión del Ministerio del Interior |
| 181 | accidentes panamericana | 123 | 181_accidentes panamericana |
| 182 | inversiones industriales y cierres de plantas en Perú | 123 | 182_inversiones industriales y cierres de plantas en Perú |
| 183 | serie galaxy s25 inteligencia artificial | 122 | 183_serie galaxy s25 inteligencia artificial |
| 184 | escándalo de corrupción en Qali Warma y Fredy Hinojosa | 122 | 184_escándalo de corrupción en Qali Warma y Fredy Hinojosa |
| 185 | situación política en venezuela y rechazo al régimen de maduro | 122 | 185_situación política en venezuela y rechazo al régimen de maduro |
| 186 | Asesinato de Andrea Vidal y presunta red de prostitución en el Congreso | 122 | 186_Asesinato de Andrea Vidal y presunta red de prostitución en el Congreso |
| 187 | minería ilegal en Pataz | 122 | 187_minería ilegal en Pataz |
| 188 | colapso techo Real Plaza Trujillo Intercorp | 122 | 188_colapso techo Real Plaza Trujillo Intercorp |
| 189 | Shakira en Perú y su gira Las Mujeres Ya No Lloran | 122 | 189_Shakira en Perú y su gira Las Mujeres Ya No Lloran |
| 190 | proceso disciplinario contra Janet Tello | 122 | 190_proceso disciplinario contra Janet Tello |
| 191 | Gobiernos Regionales y Descentralización en Perú | 122 | 191_Gobiernos Regionales y Descentralización en Perú |
| 192 | Caso Cocteles anulación juicio Keiko Fujimori | 121 | 192_Caso Cocteles anulación juicio Keiko Fujimori |
| 193 | conciertos música peruana artistas internacionales eventos culturales | 121 | 193_conciertos música peruana artistas internacionales eventos culturales |
| 194 | infraestructura vial y proyectos de mejoramiento | 121 | 194_infraestructura vial y proyectos de mejoramiento |
| 195 | Programa Nacional de Alimentación Escolar Wasi Mikuna | 121 | 195_Programa Nacional de Alimentación Escolar Wasi Mikuna |
| 196 | megapuerto de Chancay | 121 | 196_megapuerto de Chancay |
| 197 | aumento caudal río Rímac y riesgo de inundaciones | 121 | 197_aumento caudal río Rímac y riesgo de inundaciones |
| 198 | filtración de datos médicos, confidencialidad, Shakira, Clínica Delgado, sanciones | 120 | 198_filtración de datos médicos, confidencialidad, Shakira, Clínica Delgado, sanciones |
| 199 | corrupción caso Qali Warma | 120 | 199_corrupción caso Qali Warma |
| 200 | infraestructura vial y gestión municipal | 120 | 200_infraestructura vial y gestión municipal |
| 201 | justicia penal y condenas en casos de crimen organizado, violencia y homicidio | 120 | 201_justicia penal y condenas en casos de crimen organizado, violencia y homicidio |
| 202 | políticas migratorias de Donald Trump y deportaciones masivas | 120 | 202_políticas migratorias de Donald Trump y deportaciones masivas |
| 203 | Alianza Lima y Néstor Gorosito en la Copa Libertadores | 120 | 203_Alianza Lima y Néstor Gorosito en la Copa Libertadores |
| 204 | conservacion y sostenibilidad en la amazonía | 120 | 204_conservacion y sostenibilidad en la amazonía |
| 205 | actividades lúdicas y acertijos | 119 | 205_actividades lúdicas y acertijos |
| 206 | poder judicial peruano | 119 | 206_poder judicial peruano |
| 207 | alto al fuego entre Israel y Hamás | 119 | 207_alto al fuego entre Israel y Hamás |
| 208 | Visita de Edmundo González Urrutia a Perú y reconocimiento de su presidencia por el gobierno peruano | 119 | 208_Visita de Edmundo González Urrutia a Perú y reconocimiento de su presidencia por el gobierno peruano |
| 209 | inseguridad ciudadana | 118 | 209_inseguridad ciudadana |
| 210 | relaciones diplomáticas y cooperación internacional | 118 | 210_relaciones diplomáticas y cooperación internacional |
| 211 | impacto de las políticas proteccionistas de Donald Trump en la economía peruana | 118 | 211_impacto de las políticas proteccionistas de Donald Trump en la economía peruana |
| 212 | concentración de riqueza y poder en la economía peruana | 118 | 212_concentración de riqueza y poder en la economía peruana |
| 213 | juicio golpe de estado pedro castillo 2022 | 118 | 213_juicio golpe de estado pedro castillo 2022 |
| 214 | violencia armada en el Callao | 117 | 214_violencia armada en el Callao |
| 215 | Antauro Humala y su influencia política en Perú | 117 | 215_Antauro Humala y su influencia política en Perú |
| 216 | fútbol universitario fabián bustos tricampeonato pretemporada refuerzosplantel | 117 | 216_fútbol universitario fabián bustos tricampeonato pretemporada refuerzosplantel |
| 217 | violencia policial y casos de abuso en Perú | 117 | 217_violencia policial y casos de abuso en Perú |
| 218 | crisis política en venezuela y lucha de la oposición | 116 | 218_crisis política en venezuela y lucha de la oposición |
| 219 | fallecimientos y condolencias | 116 | 219_fallecimientos y condolencias |
| 220 | entretenimiento y comedia en el peru | 116 | 220_entretenimiento y comedia en el peru |
| 221 | alerta sanitaria suero fisiológico Medifarma reacciones adversas | 116 | 221_alerta sanitaria suero fisiológico Medifarma reacciones adversas |
| 222 | programas de televisión peruanos | 116 | 222_programas de televisión peruanos |
| 223 | tipo de cambio del dólar en Perú | 116 | 223_tipo de cambio del dólar en Perú |
| 224 | Educación y reforma magisterial en Perú | 115 | 224_Educación y reforma magisterial en Perú |
| 225 | crisis de inseguridad en Perú | 115 | 225_crisis de inseguridad en Perú |
| 226 | inflación y precios al consumidor en Perú | 115 | 226_inflación y precios al consumidor en Perú |
| 227 | tecnología, impresión, data centers, ciberseguridad, innovación, legaltech, BPO, inteligencia artificial, comercio electrónico, economía digital | 115 | 227_tecnología, impresión, data centers, ciberseguridad, innovación, legaltech, BPO, inteligencia artificial, comercio electrónico, economía digital |
| 228 | detención preliminar y reformas legislativas en Perú | 115 | 228_detención preliminar y reformas legislativas en Perú |
| 229 | polarización ideológica y autoritarismo en democracias contemporáneas | 114 | 229_polarización ideológica y autoritarismo en democracias contemporáneas |
| 230 | fútbol jugadores posiciones rendimiento | 114 | 230_fútbol jugadores posiciones rendimiento |
| 231 | Caso Cofre y declaraciones de Dina Boluarte | 114 | 231_Caso Cofre y declaraciones de Dina Boluarte |
| 232 | extinción del proyecto legado y transferencia al instituto peruano del deporte | 114 | 232_extinción del proyecto legado y transferencia al instituto peruano del deporte |
| 233 | salud del Papa Francisco | 114 | 233_salud del Papa Francisco |
| 234 | Detención preliminar en el Congreso | 114 | 234_Detención preliminar en el Congreso |
| 235 | denuncias constitucionales y doble remuneración en el Congreso | 114 | 235_denuncias constitucionales y doble remuneración en el Congreso |
| 236 | situación política y económica en Perú 2025 | 114 | 236_situación política y económica en Perú 2025 |
| 237 | temas legales y financieros | 113 | 237_temas legales y financieros |
| 238 | series de streaming y producciones originales | 113 | 238_series de streaming y producciones originales |
| 239 | tragedia en el Real Plaza Trujillo | 113 | 239_tragedia en el Real Plaza Trujillo |
| 240 | escándalos en Alianza Para el Progreso | 113 | 240_escándalos en Alianza Para el Progreso |
| 241 | violencia de género y crímenes sexuales | 113 | 241_violencia de género y crímenes sexuales |
| 242 | infraestructura portuaria en Perú y Chile | 113 | 242_infraestructura portuaria en Perú y Chile |
| 243 | exportaciones agropecuarias peruanas | 113 | 243_exportaciones agropecuarias peruanas |
| 244 | inteligencia artificial en perú | 112 | 244_inteligencia artificial en perú |
| 245 | políticas económicas de Trump, inflación, recesión, volatilidad de mercados, aranceles | 112 | 245_políticas económicas de Trump, inflación, recesión, volatilidad de mercados, aranceles |
| 246 | Investigación por abuso de autoridad y tráfico de influencias del ministro del Interior Juan José Santiváñez | 112 | 246_Investigación por abuso de autoridad y tráfico de influencias del ministro del Interior Juan José Santiváñez |
| 247 | violencia criminal | 112 | 247_violencia criminal |
| 248 | cuidado de mascotas | 112 | 248_cuidado de mascotas |
| 249 | escándalos y relaciones en la farándula | 112 | 249_escándalos y relaciones en la farándula |
| 250 | concesiones mineras consulta previa pueblos indígenas | 112 | 250_concesiones mineras consulta previa pueblos indígenas |
| 251 | designación de funcionarios públicos en ministerios y organismos del estado | 112 | 251_designación de funcionarios públicos en ministerios y organismos del estado |
| 252 | delitos, drogas, arrestos, bandas criminales, extorsión, violencia, microcomercialización, armas, seguridad pública | 112 | 252_delitos, drogas, arrestos, bandas criminales, extorsión, violencia, microcomercialización, armas, seguridad pública |
| 253 | crisis por lluvias en Perú | 112 | 253_crisis por lluvias en Perú |
| 254 | resoluciones y designaciones del gobierno en Perú | 112 | 254_resoluciones y designaciones del gobierno en Perú |
| 255 | fichajes futbolísticos | 112 | 255_fichajes futbolísticos |
| 256 | Fortalecimiento y reconocimiento de la Policía Nacional del Perú | 112 | 256_Fortalecimiento y reconocimiento de la Policía Nacional del Perú |
| 257 | transformación digital de pagos y billeteras digitales en Perú | 112 | 257_transformación digital de pagos y billeteras digitales en Perú |
| 258 | violencia criminal en Trujillo | 111 | 258_violencia criminal en Trujillo |
| 259 | inversión inmobiliaria en Perú | 111 | 259_inversión inmobiliaria en Perú |
| 260 | rectificaciones administrativas actas matrimonio | 111 | 260_rectificaciones administrativas actas matrimonio |
| 261 | paro de transportistas en Perú | 111 | 261_paro de transportistas en Perú |
| 262 | agroexportación perú frutas | 111 | 262_agroexportación perú frutas |
| 263 | regulación energética y tarifas en Perú | 111 | 263_regulación energética y tarifas en Perú |
| 264 | ejecución presupuestal de proyectos en municipalidades de Perú | 111 | 264_ejecución presupuestal de proyectos en municipalidades de Perú |
| 265 | proyecciones de crecimiento económico en Perú | 111 | 265_proyecciones de crecimiento económico en Perú |
| 266 | denuncias de violencia de género contra el futbolista Jean Deza | 111 | 266_denuncias de violencia de género contra el futbolista Jean Deza |
| 267 | concesiones mineras y consulta previa a pueblos indígenas | 111 | 267_concesiones mineras y consulta previa a pueblos indígenas |
| 268 | Desarrollo y modernización del Puerto de Chancay | 110 | 268_Desarrollo y modernización del Puerto de Chancay |
| 269 | aumento de pensiones y remuneraciones fuerzas armadas y policía nacional | 110 | 269_aumento de pensiones y remuneraciones fuerzas armadas y policía nacional |
| 270 | Proyectos de irrigación y desarrollo agrario en Perú | 110 | 270_Proyectos de irrigación y desarrollo agrario en Perú |
| 271 | selección peruana eliminatorias 2026 | 110 | 271_selección peruana eliminatorias 2026 |
| 272 | Campaña escolar Mibanco 2025 para MYPEs y emprendedores | 110 | 272_Campaña escolar Mibanco 2025 para MYPEs y emprendedores |
| 273 | Liga 1 2025 y situaciones de los clubes | 110 | 273_Liga 1 2025 y situaciones de los clubes |
| 274 | Inclusión financiera y desarrollo de microempresas en Perú | 110 | 274_Inclusión financiera y desarrollo de microempresas en Perú |
| 275 | proyectos de ley y reformas penales en Perú | 110 | 275_proyectos de ley y reformas penales en Perú |
| 276 | corrupción en el estado peruano | 110 | 276_corrupción en el estado peruano |
| 277 | Caso de corrupción en el programa Qali Warma relacionado con Julio Demartini y Carlos Guillén | 110 | 277_Caso de corrupción en el programa Qali Warma relacionado con Julio Demartini y Carlos Guillén |
| 278 | debate sobre la pena de muerte en Perú | 109 | 278_debate sobre la pena de muerte en Perú |
| 279 | escándalos de influencers y celebridades | 109 | 279_escándalos de influencers y celebridades |
| 280 | relaciones comerciales perú china | 109 | 280_relaciones comerciales perú china |
| 281 | elecciones 2026 alianzas electorales candidaturas fragmentación | 109 | 281_elecciones 2026 alianzas electorales candidaturas fragmentación |
| 282 | crisis de infraestructura en Perú | 109 | 282_crisis de infraestructura en Perú |
| 283 | Dina Boluarte cirugía omisión abandono de cargo | 109 | 283_Dina Boluarte cirugía omisión abandono de cargo |
| 284 | situacion migratoria de peruanos en eeuu | 109 | 284_situacion migratoria de peruanos en eeuu |
| 285 | escándalos de corrupción en el gobierno de Dina Boluarte | 109 | 285_escándalos de corrupción en el gobierno de Dina Boluarte |
| 286 | inundaciones lluvias huaicos daños viviendas | 108 | 286_inundaciones lluvias huaicos daños viviendas |
| 287 | corrupción odebrecht perú | 108 | 287_corrupción odebrecht perú |
| 288 | temas jurídicos y crisis institucional en Perú | 108 | 288_temas jurídicos y crisis institucional en Perú |
| 289 | inversiones ferroviarias | 108 | 289_inversiones ferroviarias |
| 290 | Alianza Lima y su rendimiento en la Liga 1 y la Copa Libertadores | 108 | 290_Alianza Lima y su rendimiento en la Liga 1 y la Copa Libertadores |
| 291 | recuperación económica y proyecciones de crecimiento | 107 | 291_recuperación económica y proyecciones de crecimiento |
| 292 | fiscalización laboral y derechos sindicales en Perú | 107 | 292_fiscalización laboral y derechos sindicales en Perú |
| 293 | nombramientos empresariales | 107 | 293_nombramientos empresariales |
| 294 | elecciones perú 2026 | 107 | 294_elecciones perú 2026 |
| 295 | detención preliminar normativa y observaciones | 107 | 295_detención preliminar normativa y observaciones |
| 296 | seguridad en edificaciones y supervisión técnica | 107 | 296_seguridad en edificaciones y supervisión técnica |
| 297 | obras por impuestos en Perú | 107 | 297_obras por impuestos en Perú |
| 298 | conflictos infraestructura vial Chimbote | 107 | 298_conflictos infraestructura vial Chimbote |
| 299 | prescripción adquisitiva de dominio | 107 | 299_prescripción adquisitiva de dominio |
| 300 | designaciones de funcionarios públicos en Perú | 107 | 300_designaciones de funcionarios públicos en Perú |
| 301 | mezcla de referencias culturales y geográficas | 107 | 301_mezcla de referencias culturales y geográficas |
| 302 | delincuencia organizada robos asaltos detenciones | 107 | 302_delincuencia organizada robos asaltos detenciones |
| 303 | crisis futbolística en Perú, deudas, sanciones y disputas legales | 107 | 303_crisis futbolística en Perú, deudas, sanciones y disputas legales |
| 304 | derrame de petróleo en Talara y su impacto en la economía local | 106 | 304_derrame de petróleo en Talara y su impacto en la economía local |
| 305 | reflexiones sobre la vida y la literatura | 106 | 305_reflexiones sobre la vida y la literatura |
| 306 | incendios clandestinos en Lima | 106 | 306_incendios clandestinos en Lima |
| 307 | lucha contra la delincuencia en Perú | 106 | 307_lucha contra la delincuencia en Perú |
| 308 | gobierno de dina boluarte | 106 | 308_gobierno de dina boluarte |
| 309 | minería ilegal en Perú | 106 | 309_minería ilegal en Perú |
| 310 | fútbol argentino y copas internacionales | 106 | 310_fútbol argentino y copas internacionales |
| 311 | documentación variada sin contexto claro | 106 | 311_documentación variada sin contexto claro |
| 312 | proyectos de infraestructura y seguridad ciudadana | 106 | 312_proyectos de infraestructura y seguridad ciudadana |
| 313 | aniversario de lima | 106 | 313_aniversario de lima |
| 314 | Sistema Nacional de Pensiones ONP reformas jubilación y pensiones | 106 | 314_Sistema Nacional de Pensiones ONP reformas jubilación y pensiones |
| 315 | minería, sostenibilidad, inversiones, desarrollo económico, inclusión, educación, empresas, proyectos, Perú | 106 | 315_minería, sostenibilidad, inversiones, desarrollo económico, inclusión, educación, empresas, proyectos, Perú |
| 316 | conflictos sociales minería y medio ambiente | 106 | 316_conflictos sociales minería y medio ambiente |
| 317 | minería y fusiones en el sector metalúrgico | 106 | 317_minería y fusiones en el sector metalúrgico |
| 318 | estado de emergencia in Perú por intensas lluvias | 105 | 318_estado de emergencia in Perú por intensas lluvias |
| 319 | tasa de interés y política monetaria en Perú | 105 | 319_tasa de interés y política monetaria en Perú |
| 320 | inseguridad, delincuencia, pérdidas económicas, comercio ilícito, pequeños negocios, extorsiones, robos, medidas de seguridad | 105 | 320_inseguridad, delincuencia, pérdidas económicas, comercio ilícito, pequeños negocios, extorsiones, robos, medidas de seguridad |
| 321 | Pedro Castillo y su huelga de hambre en el contexto de un juicio por rebelión | 105 | 321_Pedro Castillo y su huelga de hambre en el contexto de un juicio por rebelión |
| 322 | transporte informal y fiscalización en Lima | 105 | 322_transporte informal y fiscalización en Lima |
| 323 | accidentes de bus en Perú | 105 | 323_accidentes de bus en Perú |
| 324 | suero fisiológico defectuoso y su impacto en la salud pública | 104 | 324_suero fisiológico defectuoso y su impacto en la salud pública |
| 325 | delincuencia organizada y tráfico de armas y explosivos | 104 | 325_delincuencia organizada y tráfico de armas y explosivos |
| 326 | proyectos mineros y estudios de impacto ambiental | 104 | 326_proyectos mineros y estudios de impacto ambiental |
| 327 | Pretemporada Universitario de Deportes en Colombia | 104 | 327_Pretemporada Universitario de Deportes en Colombia |
| 328 | estado de emergencia y seguridad ciudadana en Perú | 104 | 328_estado de emergencia y seguridad ciudadana en Perú |
| 329 | violencia de género y agresiones | 104 | 329_violencia de género y agresiones |
| 330 | tragedia real plaza trujillo centros comerciales seguridad | 104 | 330_tragedia real plaza trujillo centros comerciales seguridad |
| 331 | concesiones telecomunicaciones | 104 | 331_concesiones telecomunicaciones |
| 332 | fútbol competencias entrenadores declaraciones rendimiento objetivos | 104 | 332_fútbol competencias entrenadores declaraciones rendimiento objetivos |
| 333 | denuncia penal colapso Real Plaza Trujillo | 104 | 333_denuncia penal colapso Real Plaza Trujillo |
| 334 | salud del papa francisco hospitalizacion recuperacion | 104 | 334_salud del papa francisco hospitalizacion recuperacion |
| 335 | temas diversos y controversiales | 104 | 335_temas diversos y controversiales |
| 336 | fichajes fútbol europeo | 104 | 336_fichajes fútbol europeo |
| 337 | Erick Moreno Hernández y la organización criminal Los Injertos del Cono Norte | 104 | 337_Erick Moreno Hernández y la organización criminal Los Injertos del Cono Norte |
| 338 | inauguración aeropuerto Jorge Chávez | 103 | 338_inauguración aeropuerto Jorge Chávez |
| 339 | llegada de messi a perú para amistoso contra universitario | 103 | 339_llegada de messi a perú para amistoso contra universitario |
| 340 | banco peruano, resultados financieros, morosidad, rentabilidad, inclusión financiera, estrategia crediticia | 103 | 340_banco peruano, resultados financieros, morosidad, rentabilidad, inclusión financiera, estrategia crediticia |
| 341 | mujeres en STEM y equidad de género | 103 | 341_mujeres en STEM y equidad de género |
| 342 | atentado en la fiscalía de trujillo y criminalidad organizada | 103 | 342_atentado en la fiscalía de trujillo y criminalidad organizada |
| 343 | biblioteca nacional del perú | 103 | 343_biblioteca nacional del perú |
| 344 | gestión hídrica y proyectos de tratamiento de aguas | 103 | 344_gestión hídrica y proyectos de tratamiento de aguas |
| 345 | infraestructura vial Trujillo Huanchaco El Milagro obras por impuestos | 103 | 345_infraestructura vial Trujillo Huanchaco El Milagro obras por impuestos |
| 346 | violencia en el transporte público en Lima | 103 | 346_violencia en el transporte público en Lima |
| 347 | protesta contra la inseguridad y extorsión en Perú | 103 | 347_protesta contra la inseguridad y extorsión en Perú |
| 348 | fútbol | 102 | 348_fútbol |
| 349 | polarización política en Perú | 102 | 349_polarización política en Perú |
| 350 | corrupción en el sistema judicial | 102 | 350_corrupción en el sistema judicial |
| 351 | crisis política en Perú y cambios de gabinete | 102 | 351_crisis política en Perú y cambios de gabinete |
| 352 | pagos digitales en perú | 102 | 352_pagos digitales en perú |
| 353 | turismo en Perú y recuperación post-pandemia | 102 | 353_turismo en Perú y recuperación post-pandemia |
| 354 | contrabando de cigarrillos en Perú y Bolivia | 102 | 354_contrabando de cigarrillos en Perú y Bolivia |
| 355 | crisis del sistema de salud en hospitales peruanos | 101 | 355_crisis del sistema de salud en hospitales peruanos |
| 356 | incendio en Barrios Altos y medidas de emergencia | 101 | 356_incendio en Barrios Altos y medidas de emergencia |
| 357 | Puerto de Chancay y comercio bilateral Perú-China | 101 | 357_Puerto de Chancay y comercio bilateral Perú-China |
| 358 | rectificaciones actas nacimiento | 101 | 358_rectificaciones actas nacimiento |
| 359 | vida marina y fauna salvaje | 101 | 359_vida marina y fauna salvaje |
| 360 | intercambios de rehenes entre Hamas e Israel | 101 | 360_intercambios de rehenes entre Hamas e Israel |
| 361 | expansión de negocios alimentarios y tendencias en gastronomía | 101 | 361_expansión de negocios alimentarios y tendencias en gastronomía |
| 362 | escisiones corporativas y reorganización patrimonial | 100 | 362_escisiones corporativas y reorganización patrimonial |
| 363 | formalización de la propiedad informal en Perú | 100 | 363_formalización de la propiedad informal en Perú |
| 364 | desarrollo social y educativo en comunidades vulnerables | 100 | 364_desarrollo social y educativo en comunidades vulnerables |
| 365 | economía peruana crecimiento desafíos reformas informalidad | 100 | 365_economía peruana crecimiento desafíos reformas informalidad |
| 366 | olas de calor en Lima | 100 | 366_olas de calor en Lima |
| 367 | nombramientos fiscales provisionales | 100 | 367_nombramientos fiscales provisionales |
| 368 | juicio a pedro castillo por rebelión y abuso de autoridad | 99 | 368_juicio a pedro castillo por rebelión y abuso de autoridad |
| 369 | turismo y promoción en Perú | 99 | 369_turismo y promoción en Perú |
| 370 | crisis política en venezuela | 99 | 370_crisis política en venezuela |
| 371 | precio del oro y cobre | 99 | 371_precio del oro y cobre |
| 372 | sucesiones intestadas y disoluciones de empresas | 99 | 372_sucesiones intestadas y disoluciones de empresas |
| 373 | música latina, nuevas canciones, artistas emergentes, colaboraciones, empoderamiento femenino, cumbia, pop andino | 99 | 373_música latina, nuevas canciones, artistas emergentes, colaboraciones, empoderamiento femenino, cumbia, pop andino |
| 374 | proyecciones económicas perú crecimiento 2025 | 98 | 374_proyecciones económicas perú crecimiento 2025 |
| 375 | Aumento de pensiones en Perú según la Ley 32123 | 98 | 375_Aumento de pensiones en Perú según la Ley 32123 |
| 376 | Inicio del año escolar 2025 en Perú | 98 | 376_Inicio del año escolar 2025 en Perú |
| 377 | Megapuerto de Chancay y su impacto económico y turístico | 98 | 377_Megapuerto de Chancay y su impacto económico y turístico |
| 378 | fraudes digitales y ciberseguridad en Perú | 98 | 378_fraudes digitales y ciberseguridad en Perú |
| 379 | Alianza Lima pretemporada amistosos Argentina | 98 | 379_Alianza Lima pretemporada amistosos Argentina |
| 380 | clausura centros comerciales huancayo seguridad infraestructura | 97 | 380_clausura centros comerciales huancayo seguridad infraestructura |
| 381 | energías renovables en Perú | 97 | 381_energías renovables en Perú |
| 382 | carreras de caballos en Monterrico | 97 | 382_carreras de caballos en Monterrico |
| 383 | Crecimiento y liderazgo de las cajas municipales en microfinanzas en Perú | 97 | 383_Crecimiento y liderazgo de las cajas municipales en microfinanzas en Perú |
| 384 | desarrollo territorial y descentralización en Perú | 97 | 384_desarrollo territorial y descentralización en Perú |
| 385 | remates de inmuebles en procesos arbitrales | 97 | 385_remates de inmuebles en procesos arbitrales |
| 386 | guerra en ucrania y negociaciones de paz | 97 | 386_guerra en ucrania y negociaciones de paz |
| 387 | smartphones samsung gama media | 97 | 387_smartphones samsung gama media |
| 388 | extorsión en la música peruana | 97 | 388_extorsión en la música peruana |
| 389 | crisis de producción de mango en Perú | 97 | 389_crisis de producción de mango en Perú |
| 390 | violencia y delitos en lima | 97 | 390_violencia y delitos en lima |
| 391 | transformaciones empresariales | 97 | 391_transformaciones empresariales |
| 392 | rectificaciones registros civiles San Borja | 97 | 392_rectificaciones registros civiles San Borja |
| 393 | fútbol inglés premier league copa fa manchester city resultados | 96 | 393_fútbol inglés premier league copa fa manchester city resultados |
| 394 | Copa Libertadores Alianza Lima Deportes Iquique Fase 3 | 96 | 394_Copa Libertadores Alianza Lima Deportes Iquique Fase 3 |
| 395 | empleo y formalización laboral en Perú | 96 | 395_empleo y formalización laboral en Perú |
| 396 | transporte urbano en lima | 96 | 396_transporte urbano en lima |
| 397 | renuncias fiscales laborales | 96 | 397_renuncias fiscales laborales |
| 398 | nombres destacados en liderazgo empresarial y transformaciones organizacionales | 96 | 398_nombres destacados en liderazgo empresarial y transformaciones organizacionales |
| 399 | gestión pública y planificación estratégica en Perú | 96 | 399_gestión pública y planificación estratégica en Perú |
| 400 | vacancias y controversias municipales | 96 | 400_vacancias y controversias municipales |
| 401 | conflictos familiares y mediáticos en torno a christian cueva y pamela lopez | 96 | 401_conflictos familiares y mediáticos en torno a christian cueva y pamela lopez |
| 402 | Accidente trágico en el puente Chancay involucrando un bus interprovincial de Cruz del Norte con múltiples víctimas. | 96 | 402_Accidente trágico en el puente Chancay involucrando un bus interprovincial de Cruz del Norte con múltiples víctimas. |
| 403 | retiros de fondos de pensiones y CTS en Perú | 96 | 403_retiros de fondos de pensiones y CTS en Perú |
| 404 | Dina Boluarte y la situación política y económica en Perú | 96 | 404_Dina Boluarte y la situación política y económica en Perú |
| 405 | consultas sentimentales | 95 | 405_consultas sentimentales |
| 406 | destitución de Jorge Fossati como entrenador de la selección peruana de fútbol | 95 | 406_destitución de Jorge Fossati como entrenador de la selección peruana de fútbol |
| 407 | guerra en ucrania | 95 | 407_guerra en ucrania |
| 408 | bienestar emocional | 95 | 408_bienestar emocional |
| 409 | conflictos institucionales en el poder judicial de perú | 95 | 409_conflictos institucionales en el poder judicial de perú |
| 410 | Nicanor Boluarte y la revocación de prisión preventiva en el caso Los Waykis en la Sombra | 95 | 410_Nicanor Boluarte y la revocación de prisión preventiva en el caso Los Waykis en la Sombra |
| 411 | Día de San Valentín en Perú y tendencias de consumo | 95 | 411_Día de San Valentín en Perú y tendencias de consumo |
| 412 | violencia y derechos humanos en perú | 95 | 412_violencia y derechos humanos en perú |
| 413 | fusión por absorción de empresas | 95 | 413_fusión por absorción de empresas |
| 414 | derecho laboral | 95 | 414_derecho laboral |
| 415 | autorización de viajes oficiales y participación en eventos internacionales | 95 | 415_autorización de viajes oficiales y participación en eventos internacionales |
| 416 | exportaciones peruanas de cacao y café | 95 | 416_exportaciones peruanas de cacao y café |
| 417 | chismes de Chollywood | 95 | 417_chismes de Chollywood |
| 418 | futuro del Hotel Sanctuary Lodge en Machu Picchu y gestión del turismo en Cusco | 94 | 418_futuro del Hotel Sanctuary Lodge en Machu Picchu y gestión del turismo en Cusco |
| 419 | negociaciones paz ucrania rusia trump putin | 94 | 419_negociaciones paz ucrania rusia trump putin |
| 420 | desarrollo portuario en Perú | 94 | 420_desarrollo portuario en Perú |
| 421 | gasoducto sur peruano | 94 | 421_gasoducto sur peruano |
| 422 | temas diversos y fragmentados sobre ciencia, geografía y cultura | 94 | 422_temas diversos y fragmentados sobre ciencia, geografía y cultura |
| 423 | situación actual de Perú | 94 | 423_situación actual de Perú |
| 424 | inteligencia artificial galaxy s25 | 94 | 424_inteligencia artificial galaxy s25 |
| 425 | conflicto entre el ministerio del interior y la fiscalía de la nación | 94 | 425_conflicto entre el ministerio del interior y la fiscalía de la nación |
| 426 | designación de julio díaz zulueta como ministro del interior y sus controversias | 94 | 426_designación de julio díaz zulueta como ministro del interior y sus controversias |
| 427 | fútbol español la liga real madrid atletico barcelona resultados partidos | 94 | 427_fútbol español la liga real madrid atletico barcelona resultados partidos |
| 428 | impacto de aranceles en exportaciones peruanas | 94 | 428_impacto de aranceles en exportaciones peruanas |
| 429 | reintegros fonavi y procesos de devolución | 94 | 429_reintegros fonavi y procesos de devolución |
| 430 | mercado de seguros en Perú | 94 | 430_mercado de seguros en Perú |
| 431 | inversion privada infraestructura proinversion proyectos asociacion | 94 | 431_inversion privada infraestructura proinversion proyectos asociacion |
| 432 | infraestructura sanitaria en Perú | 94 | 432_infraestructura sanitaria en Perú |
| 433 | situación del covid en Perú | 94 | 433_situación del covid en Perú |
| 434 | temas de celebridades y experiencias personales | 93 | 434_temas de celebridades y experiencias personales |
| 435 | situación fiscal en Perú | 93 | 435_situación fiscal en Perú |
| 436 | corrupción en el gobierno peruano | 93 | 436_corrupción en el gobierno peruano |
| 437 | horóscopo y predicciones zodiacales | 93 | 437_horóscopo y predicciones zodiacales |
| 438 | inteligencia artificial y su impacto en negocios y empleo | 93 | 438_inteligencia artificial y su impacto en negocios y empleo |
| 439 | alertas meteorológicas lluvias intensas y fenómenos hidrometeorológicos | 93 | 439_alertas meteorológicas lluvias intensas y fenómenos hidrometeorológicos |
| 440 | autorización de viajes del personal militar del Perú | 93 | 440_autorización de viajes del personal militar del Perú |
| 441 | crisis de inseguridad en Perú | 93 | 441_crisis de inseguridad en Perú |
| 442 | minería Perú 2025 | 93 | 442_minería Perú 2025 |
| 443 | crecimiento económico Perú | 93 | 443_crecimiento económico Perú |
| 444 | Sistema de pensiones en Perú | 93 | 444_Sistema de pensiones en Perú |
| 445 | sucesiones intestadas en Lima | 93 | 445_sucesiones intestadas en Lima |
| 446 | cáncer en Perú y atención oncológica | 92 | 446_cáncer en Perú y atención oncológica |
| 447 | desarrollo agropecuario y sostenibilidad | 92 | 447_desarrollo agropecuario y sostenibilidad |
| 448 | cambio de director técnico selección peruana | 92 | 448_cambio de director técnico selección peruana |
| 449 | oleajes anómalos en el litoral peruano | 92 | 449_oleajes anómalos en el litoral peruano |
| 450 | billeteras digitales en Perú y su crecimiento | 92 | 450_billeteras digitales en Perú y su crecimiento |
| 451 | minería ilegal y violencia en Pataz | 92 | 451_minería ilegal y violencia en Pataz |
| 452 | extorsiones violencia comerciantes | 92 | 452_extorsiones violencia comerciantes |
| 453 | producción de cobre en Perú y su competencia con el Congo | 92 | 453_producción de cobre en Perú y su competencia con el Congo |
| 454 | violencia armada y tiroteos en Lima | 92 | 454_violencia armada y tiroteos en Lima |
| 455 | temas ambientales mineros y remediación en Perú | 91 | 455_temas ambientales mineros y remediación en Perú |
| 456 | violencia yihadista en diversas regiones | 91 | 456_violencia yihadista en diversas regiones |
| 457 | corrupción funcionarios justicia penal | 91 | 457_corrupción funcionarios justicia penal |
| 458 | accidentes de tránsito | 91 | 458_accidentes de tránsito |
| 459 | tragedia colapso real plaza trujillo | 91 | 459_tragedia colapso real plaza trujillo |
| 460 | Procedimiento Concursal Ordinario y Reestructuración Financiera de Telefónica del Perú | 91 | 460_Procedimiento Concursal Ordinario y Reestructuración Financiera de Telefónica del Perú |
| 461 | ataques con explosivos y extorsión | 91 | 461_ataques con explosivos y extorsión |
| 462 | Juntas generales de accionistas | 91 | 462_Juntas generales de accionistas |
| 463 | disolución y liquidación de empresas | 91 | 463_disolución y liquidación de empresas |
| 464 | elecciones 2026 onpe procesos electorales transparencia | 91 | 464_elecciones 2026 onpe procesos electorales transparencia |
| 465 | conflictos políticos en Perú | 91 | 465_conflictos políticos en Perú |
| 466 | rectificaciones administrativas documentos identidad RENIEC | 91 | 466_rectificaciones administrativas documentos identidad RENIEC |
| 467 | pesca y acuicultura sostenible en Perú | 91 | 467_pesca y acuicultura sostenible en Perú |
| 468 | fichaje de raúl ruidíaz y su futuro en el fútbol peruano | 91 | 468_fichaje de raúl ruidíaz y su futuro en el fútbol peruano |
| 469 | sostenibilidad minería innovación tecnología | 91 | 469_sostenibilidad minería innovación tecnología |
| 470 | actrices, telenovelas, teatro, producciones, televisión, música, carrera, superación, virales, empoderamiento | 90 | 470_actrices, telenovelas, teatro, producciones, televisión, música, carrera, superación, virales, empoderamiento |
| 471 | crisis hídrica en Perú | 90 | 471_crisis hídrica en Perú |
| 472 | industria de bebidas, marketing, adquisiciones, crecimiento, innovación, sostenibilidad | 90 | 472_industria de bebidas, marketing, adquisiciones, crecimiento, innovación, sostenibilidad |
| 473 | infraestructura hídrica Cajamarca | 90 | 473_infraestructura hídrica Cajamarca |
| 474 | rivalidad liverpool manchester united premier league actuaciones destacadas de salah y otros jugadores | 90 | 474_rivalidad liverpool manchester united premier league actuaciones destacadas de salah y otros jugadores |
| 475 | problemas de abastecimiento y calidad del agua | 90 | 475_problemas de abastecimiento y calidad del agua |
| 476 | fichajes y contrataciones en el fútbol | 90 | 476_fichajes y contrataciones en el fútbol |
| 477 | corrupción y manipulación en el sistema judicial peruano | 90 | 477_corrupción y manipulación en el sistema judicial peruano |
| 478 | obesidad y salud pública en Perú | 90 | 478_obesidad y salud pública en Perú |
| 479 | inversiones infraestructura peru | 89 | 479_inversiones infraestructura peru |
| 480 | situación política en venezuela | 89 | 480_situación política en venezuela |
| 481 | Corrupción en el programa Qali Warma y levantamiento del secreto bancario de Fredy Hinojosa | 89 | 481_Corrupción en el programa Qali Warma y levantamiento del secreto bancario de Fredy Hinojosa |
| 482 | fiscalización centros comerciales tragedia Trujillo leyes reformas seguridad | 89 | 482_fiscalización centros comerciales tragedia Trujillo leyes reformas seguridad |
| 483 | yape billetera digital transferencias seguridad fraudes límites | 89 | 483_yape billetera digital transferencias seguridad fraudes límites |
| 484 | Crisis en el uso del Estadio Nacional y prioridades del IPD en eventos deportivos | 89 | 484_Crisis en el uso del Estadio Nacional y prioridades del IPD en eventos deportivos |
| 485 | juicio a pedro castillo por golpe de estado | 89 | 485_juicio a pedro castillo por golpe de estado |
| 486 | Tragedia en Real Plaza Trujillo | 89 | 486_Tragedia en Real Plaza Trujillo |
| 487 | celebracion san valentin actividades romanticas regalos experiencias | 89 | 487_celebracion san valentin actividades romanticas regalos experiencias |
| 488 | velocidad de internet móvil en Perú | 89 | 488_velocidad de internet móvil en Perú |
| 489 | liquidaciones financieras | 89 | 489_liquidaciones financieras |
| 490 | elecciones generales perú 2026 | 89 | 490_elecciones generales perú 2026 |
| 491 | circuito de surf en Perú | 89 | 491_circuito de surf en Perú |
| 492 | designaciones, delegaciones, resoluciones, erratas, atribuciones, oficina, ministerios, presupuesto | 89 | 492_designaciones, delegaciones, resoluciones, erratas, atribuciones, oficina, ministerios, presupuesto |
| 493 | violencia armada asesinatos sicarios ajuste de cuentas | 89 | 493_violencia armada asesinatos sicarios ajuste de cuentas |
| 494 | construcción metro Lima Callao | 89 | 494_construcción metro Lima Callao |
| 495 | pagos y beneficios a jubilados | 89 | 495_pagos y beneficios a jubilados |
| 496 | relaciones familiares | 89 | 496_relaciones familiares |
| 497 | lanzamiento serie galaxy A 5G inteligencia artificial cámaras mejoradas durabilidad | 89 | 497_lanzamiento serie galaxy A 5G inteligencia artificial cámaras mejoradas durabilidad |
| 498 | lanzamiento serie galaxy s25 y promociones en perú | 89 | 498_lanzamiento serie galaxy s25 y promociones en perú |
| 499 | jubilaciones y aumentos de pensiones para jubilados en Perú | 89 | 499_jubilaciones y aumentos de pensiones para jubilados en Perú |
| 500 | convocatorias asambleas ordinarias extraordinarias asociaciones | 89 | 500_convocatorias asambleas ordinarias extraordinarias asociaciones |
| 501 | infraestructura educativa crítica | 88 | 501_infraestructura educativa crítica |
| 502 | crisis de gestión en essalud | 88 | 502_crisis de gestión en essalud |
| 503 | Caso Cócteles Keiko Fujimori nulidad juicio lavado de activos | 88 | 503_Caso Cócteles Keiko Fujimori nulidad juicio lavado de activos |
| 504 | Copa Libertadores Universitario 2025 | 88 | 504_Copa Libertadores Universitario 2025 |
| 505 | prevención y control del dengue | 88 | 505_prevención y control del dengue |
| 506 | celebraciones de cumpleaños | 88 | 506_celebraciones de cumpleaños |
| 507 | crisis política congresal y viaje a China de Eduardo Salhuana | 88 | 507_crisis política congresal y viaje a China de Eduardo Salhuana |
| 508 | minería en Perú | 88 | 508_minería en Perú |
| 509 | visita de speed a lima | 88 | 509_visita de speed a lima |
| 510 | cooperativas de ahorro y crédito en Perú y su disolución | 88 | 510_cooperativas de ahorro y crédito en Perú y su disolución |
| 511 | colapso techo Real Plaza Trujillo crisis Intercorp víctimas comunicación disculpas compensaciones | 88 | 511_colapso techo Real Plaza Trujillo crisis Intercorp víctimas comunicación disculpas compensaciones |
| 512 | influencers y personalidades peruanas | 88 | 512_influencers y personalidades peruanas |
| 513 | defensa europea ucrania rusia | 88 | 513_defensa europea ucrania rusia |
| 514 | rectificaciones de inscripciones registrales | 88 | 514_rectificaciones de inscripciones registrales |
| 515 | negociaciones tregua conflicto ucrania rusia | 88 | 515_negociaciones tregua conflicto ucrania rusia |
| 516 | temas de gestión municipal y autonomía local en Perú | 87 | 516_temas de gestión municipal y autonomía local en Perú |
| 517 | elecciones generales 2026 partidos políticos inscripción alianzas | 87 | 517_elecciones generales 2026 partidos políticos inscripción alianzas |
| 518 | maltrato animal y ataques de perros | 87 | 518_maltrato animal y ataques de perros |
| 519 | Juicio por lavado de activos a Ollanta Humala y Nadine Heredia | 87 | 519_Juicio por lavado de activos a Ollanta Humala y Nadine Heredia |
| 520 | desarrollo de centros comerciales en Perú | 87 | 520_desarrollo de centros comerciales en Perú |
| 521 | censura ministro interior Santiváñez mociones apoyos congresistas | 87 | 521_censura ministro interior Santiváñez mociones apoyos congresistas |
| 522 | moda y diseño en latinoamérica | 87 | 522_moda y diseño en latinoamérica |
| 523 | universidades públicas perú elecciones rectores anupp autonomía administración | 87 | 523_universidades públicas perú elecciones rectores anupp autonomía administración |
| 524 | crisis de seguridad y corrupción en la Policía Nacional del Perú | 87 | 524_crisis de seguridad y corrupción en la Policía Nacional del Perú |
| 525 | relación entre pamela franco y christian cueva | 87 | 525_relación entre pamela franco y christian cueva |
| 526 | lesiones futbolísticas | 87 | 526_lesiones futbolísticas |
| 527 | incautacion de mercancias y procedimientos aduaneros | 87 | 527_incautacion de mercancias y procedimientos aduaneros |
| 528 | servicios de impresión y publicidad | 87 | 528_servicios de impresión y publicidad |
| 529 | minería informal y formalización en Perú | 87 | 529_minería informal y formalización en Perú |
| 530 | extorsión y crimen organizado en Lima | 87 | 530_extorsión y crimen organizado en Lima |
| 531 | criptomonedas en América Latina y su regulación | 87 | 531_criptomonedas en América Latina y su regulación |
| 532 | paro nacional transportistas inseguridad extorsiones | 87 | 532_paro nacional transportistas inseguridad extorsiones |
| 533 | selección peruana fútbol eliminatorias mundial 2026 | 87 | 533_selección peruana fútbol eliminatorias mundial 2026 |
| 534 | violencia y asesinatos en Perú | 87 | 534_violencia y asesinatos en Perú |
| 535 | cine y sus influencias | 86 | 535_cine y sus influencias |
| 536 | Alianza Lima y Copa Libertadores | 86 | 536_Alianza Lima y Copa Libertadores |
| 537 | emprendimiento e innovación en Perú | 86 | 537_emprendimiento e innovación en Perú |
| 538 | mujeres destacadas en política y certámenes de belleza | 86 | 538_mujeres destacadas en política y certámenes de belleza |
| 539 | influencia política de martín vizcarra y sus inhabilitaciones | 86 | 539_influencia política de martín vizcarra y sus inhabilitaciones |
| 540 | teatro musical y comedia en Lima | 86 | 540_teatro musical y comedia en Lima |
| 541 | cronograma de pagos de pensiones ONP | 86 | 541_cronograma de pagos de pensiones ONP |
| 542 | igualdad de género y diversidad en el ámbito laboral | 86 | 542_igualdad de género y diversidad en el ámbito laboral |
| 543 | música, artistas, biografías, derechos de autor, bandas, rock, pop, álbumes, conciertos, historia musical | 86 | 543_música, artistas, biografías, derechos de autor, bandas, rock, pop, álbumes, conciertos, historia musical |
| 544 | seguridad ciudadana | 86 | 544_seguridad ciudadana |
| 545 | inteligencia artificial en hogares inteligentes | 86 | 545_inteligencia artificial en hogares inteligentes |
| 546 | liderazgo y desarrollo profesional | 86 | 546_liderazgo y desarrollo profesional |
| 547 | smartphones honor gama media características técnicas | 86 | 547_smartphones honor gama media características técnicas |
| 548 | logros académicos en admisiones universitarias | 86 | 548_logros académicos en admisiones universitarias |
| 549 | seguridad vial y accidentes de tránsito | 86 | 549_seguridad vial y accidentes de tránsito |
| 550 | fútbol, boca juniors, alianza lima, copa libertadores, arbitraje, néstor gorosito, fernando gago, riquelme, pablo lavandeira, pitín zegarra | 86 | 550_fútbol, boca juniors, alianza lima, copa libertadores, arbitraje, néstor gorosito, fernando gago, riquelme, pablo lavandeira, pitín zegarra |
| 551 | Compartamos Banco y su conversión a entidad bancaria | 85 | 551_Compartamos Banco y su conversión a entidad bancaria |
| 552 | corredor turístico miraflores barranco | 85 | 552_corredor turístico miraflores barranco |
| 553 | suspensión de ayuda de Estados Unidos a Perú y su impacto en la lucha contra el narcotráfico | 85 | 553_suspensión de ayuda de Estados Unidos a Perú y su impacto en la lucha contra el narcotráfico |
| 554 | eliminatorias mundialistas perú venezuela | 85 | 554_eliminatorias mundialistas perú venezuela |
| 555 | crecimiento económico Perú 2025 | 85 | 555_crecimiento económico Perú 2025 |
| 556 | precio del dólar en Perú y su comportamiento en el mercado | 85 | 556_precio del dólar en Perú y su comportamiento en el mercado |
| 557 | exportaciones mineras cobre oro crecimiento 2024 | 85 | 557_exportaciones mineras cobre oro crecimiento 2024 |
| 558 | bandas criminales y extorsión | 85 | 558_bandas criminales y extorsión |
| 559 | alertas climáticas intensas en Perú | 85 | 559_alertas climáticas intensas en Perú |
| 560 | relaciones toxicas y patrones emocionales | 85 | 560_relaciones toxicas y patrones emocionales |
| 561 | recuperación de espacios públicos y comercio informal | 85 | 561_recuperación de espacios públicos y comercio informal |
| 562 | conectividad digital y telecomunicaciones en Perú | 85 | 562_conectividad digital y telecomunicaciones en Perú |
| 563 | música eventos conciertos artistas cumbia pop rock 2025 | 85 | 563_música eventos conciertos artistas cumbia pop rock 2025 |
| 564 | crisis del fútbol peruano y falta de gestión en selecciones menores | 85 | 564_crisis del fútbol peruano y falta de gestión en selecciones menores |
| 565 | inversiones en petroquímica y gas natural en Perú | 84 | 565_inversiones en petroquímica y gas natural en Perú |
| 566 | foro económico mundial davos 2025 participación dina boluarte | 84 | 566_foro económico mundial davos 2025 participación dina boluarte |
| 567 | colapso techo Real Plaza Trujillo | 84 | 567_colapso techo Real Plaza Trujillo |
| 568 | inflación en Perú | 84 | 568_inflación en Perú |
| 569 | narcotrafico en peru | 84 | 569_narcotrafico en peru |
| 570 | convocatorias asambleas cooperativas 2025 | 84 | 570_convocatorias asambleas cooperativas 2025 |
| 571 | proyecto minero el algarrobo buenaventura piura | 84 | 571_proyecto minero el algarrobo buenaventura piura |
| 572 | horóscopo zodiacal predicciones astrología signos zodiaco | 84 | 572_horóscopo zodiacal predicciones astrología signos zodiaco |
| 573 | aumento de homicidios en Perú | 84 | 573_aumento de homicidios en Perú |
| 574 | críticas al sistema de justicia y corrupción en Perú | 84 | 574_críticas al sistema de justicia y corrupción en Perú |
| 575 | tragedia real plaza trujillo justicia harumi carvajal | 84 | 575_tragedia real plaza trujillo justicia harumi carvajal |
| 576 | ahorro y educación financiera | 84 | 576_ahorro y educación financiera |
| 577 | rectificaciones actas nacimiento matrimonio San Borja | 84 | 577_rectificaciones actas nacimiento matrimonio San Borja |
| 578 | asesinatos familiares y muertes sospechosas | 84 | 578_asesinatos familiares y muertes sospechosas |
| 579 | Tragedia colapso Real Plaza Trujillo | 84 | 579_Tragedia colapso Real Plaza Trujillo |
| 580 | Inhabilitación de Martín Vizcarra y exministros por cierre del Congreso en 2019 | 84 | 580_Inhabilitación de Martín Vizcarra y exministros por cierre del Congreso en 2019 |
| 581 | conflictos políticos y judiciales en el gobierno de dina boluarte | 84 | 581_conflictos políticos y judiciales en el gobierno de dina boluarte |
| 582 | Sporting Cristal 2025 | 84 | 582_Sporting Cristal 2025 |
| 583 | escándalo sexual en el congreso de perú | 84 | 583_escándalo sexual en el congreso de perú |
| 584 | programa nacional de becas pronabec | 84 | 584_programa nacional de becas pronabec |
| 585 | oleajes anómalos en el litoral peruano | 84 | 585_oleajes anómalos en el litoral peruano |
| 586 | emergencia por lluvias y huaicos en Ica y Áncash | 84 | 586_emergencia por lluvias y huaicos en Ica y Áncash |
| 587 | ataques con explosivos y extorsiones en Lima | 84 | 587_ataques con explosivos y extorsiones en Lima |
| 588 | fichaje de José Carabalí en Universitario de Deportes | 83 | 588_fichaje de José Carabalí en Universitario de Deportes |
| 589 | modelo de alimentación escolar | 83 | 589_modelo de alimentación escolar |
| 590 | pobreza en Perú y su evolución económica | 83 | 590_pobreza en Perú y su evolución económica |
| 591 | presidencia del poder judicial de perú | 83 | 591_presidencia del poder judicial de perú |
| 592 | rectificación de actas de nacimiento | 83 | 592_rectificación de actas de nacimiento |
| 593 | producción y exportación de oro en Perú | 83 | 593_producción y exportación de oro en Perú |
| 594 | situación migratoria en Estados Unidos | 83 | 594_situación migratoria en Estados Unidos |
| 595 | delitos de estafa y fraudes | 83 | 595_delitos de estafa y fraudes |
| 596 | sostenibilidad de alicorp en el anuario de s&p global | 83 | 596_sostenibilidad de alicorp en el anuario de s&p global |
| 597 | tecnología de televisores inteligentes | 83 | 597_tecnología de televisores inteligentes |
| 598 | Universidad Nacional de Trujillo y su impacto en la educación, investigación y cultura | 83 | 598_Universidad Nacional de Trujillo y su impacto en la educación, investigación y cultura |
| 599 | cine peruano y festivales | 83 | 599_cine peruano y festivales |
| 600 | corrupción en perú casos lava jato odebrecht aenza clubes construcción | 83 | 600_corrupción en perú casos lava jato odebrecht aenza clubes construcción |
| 601 | inversión pública y gastos en Perú | 82 | 601_inversión pública y gastos en Perú |
| 602 | conciertos en Lima 2025 | 82 | 602_conciertos en Lima 2025 |
| 603 | Alianza Lima en la Copa Libertadores | 82 | 603_Alianza Lima en la Copa Libertadores |
| 604 | salud y atención médica | 82 | 604_salud y atención médica |
| 605 | tragedia centro comercial Real Plaza Trujillo | 82 | 605_tragedia centro comercial Real Plaza Trujillo |
| 606 | FBC Melgar Copa Libertadores y Torneo Apertura 2025 | 82 | 606_FBC Melgar Copa Libertadores y Torneo Apertura 2025 |
| 607 | seguridad en colegios privadas y extorsiones | 82 | 607_seguridad en colegios privadas y extorsiones |
| 608 | geopolítica y cambio en el orden internacional | 82 | 608_geopolítica y cambio en el orden internacional |
| 609 | censura ministro interior Juan José Santiváñez | 82 | 609_censura ministro interior Juan José Santiváñez |
| 610 | liquidaciones de sociedades inmobiliarias | 82 | 610_liquidaciones de sociedades inmobiliarias |
| 611 | educacion financiera y ahorro en peru | 82 | 611_educacion financiera y ahorro en peru |
| 612 | Escándalo de corrupción y prostitución en el Congreso de Perú relacionado con Jorge Torres Saravia y contrataciones irregulares. | 82 | 612_Escándalo de corrupción y prostitución en el Congreso de Perú relacionado con Jorge Torres Saravia y contrataciones irregulares. |
| 613 | salud digestiva y bienestar | 82 | 613_salud digestiva y bienestar |
| 614 | fallecimientos de celebridades | 82 | 614_fallecimientos de celebridades |
| 615 | migración y obtención de pasaportes en Perú | 82 | 615_migración y obtención de pasaportes en Perú |
| 616 | Delia Espinoza y las investigaciones del Ministerio Público | 82 | 616_Delia Espinoza y las investigaciones del Ministerio Público |
| 617 | universitario de deportes | 82 | 617_universitario de deportes |
| 618 | sostenibilidad y responsabilidad social empresarial en Perú | 81 | 618_sostenibilidad y responsabilidad social empresarial en Perú |
| 619 | inversión privada y colaboración estatal | 81 | 619_inversión privada y colaboración estatal |
| 620 | controversia nombramiento embajador julio demartini vaticano caso qali warma | 81 | 620_controversia nombramiento embajador julio demartini vaticano caso qali warma |
| 621 | relación milett figueroa marcelo tinelli rumores separación | 81 | 621_relación milett figueroa marcelo tinelli rumores separación |
| 622 | inteligencia artificial y experiencias interactivas en tecnología | 81 | 622_inteligencia artificial y experiencias interactivas en tecnología |
| 623 | tipo de cambio del dólar en Perú | 81 | 623_tipo de cambio del dólar en Perú |
| 624 | Yape y su impacto en la inclusión financiera en Perú | 81 | 624_Yape y su impacto en la inclusión financiera en Perú |
| 625 | Oliver Sonne en el Burnley y su debut en la FA Cup | 81 | 625_Oliver Sonne en el Burnley y su debut en la FA Cup |
| 626 | Julia Torreblanca presidenta SNMPE 2025-2026 | 81 | 626_Julia Torreblanca presidenta SNMPE 2025-2026 |
| 627 | incendios devastadores en los ángeles | 81 | 627_incendios devastadores en los ángeles |
| 628 | resultados de fútbol y torneos en Perú | 81 | 628_resultados de fútbol y torneos en Perú |
| 629 | actividades legislativas del Congreso de Perú | 81 | 629_actividades legislativas del Congreso de Perú |
| 630 | monedas coleccionistas numismática Perú | 81 | 630_monedas coleccionistas numismática Perú |
| 631 | nutrición saludable y equilibrada | 81 | 631_nutrición saludable y equilibrada |
| 632 | protestas por el Gasoducto Sur Peruano en Cusco | 81 | 632_protestas por el Gasoducto Sur Peruano en Cusco |
| 633 | sostenibilidad empresarial | 81 | 633_sostenibilidad empresarial |
| 634 | diabetes y consumo de azúcares | 81 | 634_diabetes y consumo de azúcares |
| 635 | programación de partidos de fútbol | 81 | 635_programación de partidos de fútbol |
| 636 | rectificación de partidas eclesiásticas | 81 | 636_rectificación de partidas eclesiásticas |
| 637 | programas de vivienda en Perú | 81 | 637_programas de vivienda en Perú |
| 638 | educación y habilidades digitales en el mercado laboral | 81 | 638_educación y habilidades digitales en el mercado laboral |
| 639 | suscripción de contratos de fideicomiso | 81 | 639_suscripción de contratos de fideicomiso |
| 640 | situacion financiera de petroperu | 80 | 640_situacion financiera de petroperu |
| 641 | corrupción en el programa Qali Warma | 80 | 641_corrupción en el programa Qali Warma |
| 642 | sistema judicial peruano | 80 | 642_sistema judicial peruano |
| 643 | transformaciones empresariales | 80 | 643_transformaciones empresariales |
| 644 | celebridades entretenimiento cine y televisión | 80 | 644_celebridades entretenimiento cine y televisión |
| 645 | crecimiento económico Perú 2024 | 80 | 645_crecimiento económico Perú 2024 |
| 646 | Junta Nacional de Justicia y procesos disciplinarios | 80 | 646_Junta Nacional de Justicia y procesos disciplinarios |
| 647 | programación televisión 2023 | 80 | 647_programación televisión 2023 |
| 648 | constitución de patrimonios fideicometidos | 80 | 648_constitución de patrimonios fideicometidos |
| 649 | disolución y liquidación de empresas | 80 | 649_disolución y liquidación de empresas |
| 650 | lanzamiento de camiones pesados Quester CWE 350 y GWE 460 de UD Trucks en Perú | 80 | 650_lanzamiento de camiones pesados Quester CWE 350 y GWE 460 de UD Trucks en Perú |
| 651 | pesca peruana y recuperación de recursos pesqueros | 80 | 651_pesca peruana y recuperación de recursos pesqueros |
| 652 | inversiones, portafolios, volatilidad, renta variable, fondos mutuos, deuda privada, inflación, EE.UU., mercados emergentes, estrategia de inversión | 80 | 652_inversiones, portafolios, volatilidad, renta variable, fondos mutuos, deuda privada, inflación, EE.UU., mercados emergentes, estrategia de inversión |
| 653 | inversión minera Perú 2024 | 80 | 653_inversión minera Perú 2024 |
| 654 | Caso Vladimir Cerrón y Aeródromo Wanka | 80 | 654_Caso Vladimir Cerrón y Aeródromo Wanka |
| 655 | rectificaciones actas nacimiento RENIEC San Borja | 80 | 655_rectificaciones actas nacimiento RENIEC San Borja |
| 656 | Universitario de Deportes y su desempeño en el Torneo Apertura y amistosos | 80 | 656_Universitario de Deportes y su desempeño en el Torneo Apertura y amistosos |
| 657 | infraestructura deportiva y cultural | 80 | 657_infraestructura deportiva y cultural |
| 658 | fiscalización de ONGs en Perú | 80 | 658_fiscalización de ONGs en Perú |
| 659 | emergencias por lluvias intensas en Perú | 80 | 659_emergencias por lluvias intensas en Perú |
| 660 | estrenos de películas animadas y live-action | 79 | 660_estrenos de películas animadas y live-action |
| 661 | guerra comercial entre china y estados unidos | 79 | 661_guerra comercial entre china y estados unidos |
| 662 | Noticias sobre iniciativas gubernamentales y desarrollo social en Perú | 79 | 662_Noticias sobre iniciativas gubernamentales y desarrollo social en Perú |
| 663 | homenajes y conmemoraciones de héroes en la historia peruana | 79 | 663_homenajes y conmemoraciones de héroes en la historia peruana |
| 664 | fútbol italiano inter milán ac milán champions league serie a | 79 | 664_fútbol italiano inter milán ac milán champions league serie a |
| 665 | Jorge Luis Lopez Zumaeta medicina natural bioquímica naturista alternativa y complementaria | 79 | 665_Jorge Luis Lopez Zumaeta medicina natural bioquímica naturista alternativa y complementaria |
| 666 | José Salardi ministro de Economía Perú desafíos déficit fiscal inversión | 79 | 666_José Salardi ministro de Economía Perú desafíos déficit fiscal inversión |
| 667 | disolución y liquidación de sociedades empresariales | 79 | 667_disolución y liquidación de sociedades empresariales |
| 668 | emprendimiento mujeres talentos | 79 | 668_emprendimiento mujeres talentos |
| 669 | Donald Trump y controversias políticas | 79 | 669_Donald Trump y controversias políticas |
| 670 | conflicto israelo-palestino y propuesta de control sobre Gaza | 79 | 670_conflicto israelo-palestino y propuesta de control sobre Gaza |
| 671 | gestión financiera y educación financiera | 79 | 671_gestión financiera y educación financiera |
| 672 | fútbol italiano, Serie A, Napoli, Atalanta, Juventus, resultados, clasificación | 79 | 672_fútbol italiano, Serie A, Napoli, Atalanta, Juventus, resultados, clasificación |
| 673 | inversiones en infraestructura eléctrica y proyectos de transmisión en Perú | 79 | 673_inversiones en infraestructura eléctrica y proyectos de transmisión en Perú |
| 674 | asesinatos mototaxistas extorsiones violencia | 79 | 674_asesinatos mototaxistas extorsiones violencia |
| 675 | inteligencia artificial y su impacto en la productividad | 79 | 675_inteligencia artificial y su impacto en la productividad |
| 676 | incidentes fluviales y rescates | 79 | 676_incidentes fluviales y rescates |
| 677 | Caso Qali Warma Julio Demartini impedimento de salida obstrucción justicia | 79 | 677_Caso Qali Warma Julio Demartini impedimento de salida obstrucción justicia |
| 678 | mercado de vehículos electrificados en Perú | 79 | 678_mercado de vehículos electrificados en Perú |
| 679 | negligencia médica en neonatología y cuidados pediátricos | 79 | 679_negligencia médica en neonatología y cuidados pediátricos |
| 680 | conservacion de la fauna silvestre y biodiversidad en peru | 79 | 680_conservacion de la fauna silvestre y biodiversidad en peru |
| 681 | Regulaciones de taxis y transporte en el nuevo Aeropuerto Internacional Jorge Chávez | 79 | 681_Regulaciones de taxis y transporte en el nuevo Aeropuerto Internacional Jorge Chávez |
| 682 | clima en lima temperaturass elevadas sensacion termica senamhi otoño | 78 | 682_clima en lima temperaturass elevadas sensacion termica senamhi otoño |
| 683 | González Urrutia oposición venezolana y reconocimiento internacional | 78 | 683_González Urrutia oposición venezolana y reconocimiento internacional |
| 684 | fútbol bundesliga bayern munich leverkusen stuttgart borussia dortmund | 78 | 684_fútbol bundesliga bayern munich leverkusen stuttgart borussia dortmund |
| 685 | beneficios de las frutas y nutrientes para la salud | 78 | 685_beneficios de las frutas y nutrientes para la salud |
| 686 | Crisis de seguridad en La Libertad y gestión de César Acuña | 78 | 686_Crisis de seguridad en La Libertad y gestión de César Acuña |
| 687 | BYD y sus innovaciones en vehículos eléctricos y tecnología de carga ultrarrápida | 78 | 687_BYD y sus innovaciones en vehículos eléctricos y tecnología de carga ultrarrápida |
| 688 | campañas de salud | 78 | 688_campañas de salud |
| 689 | Fichaje de Miguel Trauco en Alianza Lima y su relación con Universitario | 78 | 689_Fichaje de Miguel Trauco en Alianza Lima y su relación con Universitario |
| 690 | gastronomía peruana | 78 | 690_gastronomía peruana |
| 691 | investigaciones contra dinar boluarte | 78 | 691_investigaciones contra dinar boluarte |
| 692 | inversiones mineras en peru 2025 | 78 | 692_inversiones mineras en peru 2025 |
| 693 | deportes y eventos deportivos en Perú | 78 | 693_deportes y eventos deportivos en Perú |
| 694 | proyectos de ley sobre retiro de la compensación por tiempo de servicios en Perú | 78 | 694_proyectos de ley sobre retiro de la compensación por tiempo de servicios en Perú |
| 695 | temas económicos y comerciales en Perú | 78 | 695_temas económicos y comerciales en Perú |
| 696 | mercado automotriz en Perú | 78 | 696_mercado automotriz en Perú |
| 697 | mercado interbancario y tasas de cambio en Perú | 78 | 697_mercado interbancario y tasas de cambio en Perú |
| 698 | crisis diplomática entre Colombia y Estados Unidos sobre deportaciones y políticas migratorias | 78 | 698_crisis diplomática entre Colombia y Estados Unidos sobre deportaciones y políticas migratorias |
| 699 | premios óscar 2025 | 78 | 699_premios óscar 2025 |
| 700 | talleres de verano educativos y artísticos | 78 | 700_talleres de verano educativos y artísticos |
| 701 | proyectos de agua y saneamiento en Perú | 78 | 701_proyectos de agua y saneamiento en Perú |
| 702 | crisis de infraestructura en Perú | 78 | 702_crisis de infraestructura en Perú |
| 703 | violencia de género en Perú | 77 | 703_violencia de género en Perú |
| 704 | fútbol peruano Alianza Lima Universitario clásicos partidos Liga 1 Copa Libertadores | 77 | 704_fútbol peruano Alianza Lima Universitario clásicos partidos Liga 1 Copa Libertadores |
| 705 | Torneo Apertura Liga 1 2025 | 77 | 705_Torneo Apertura Liga 1 2025 |
| 706 | ausencia de Messi en Meet & Greet y quejas de aficionados | 77 | 706_ausencia de Messi en Meet & Greet y quejas de aficionados |
| 707 | ciberseguridad y protección de datos personales | 77 | 707_ciberseguridad y protección de datos personales |
| 708 | crecimiento sector retail centros comerciales Perú | 77 | 708_crecimiento sector retail centros comerciales Perú |
| 709 | reconciliación karla tarazona christian domínguez | 77 | 709_reconciliación karla tarazona christian domínguez |
| 710 | Sudamericano Sub 20 Perú clasificatoria | 77 | 710_Sudamericano Sub 20 Perú clasificatoria |
| 711 | tensiones entre panamá y estados unidos por el canal y la influencia china | 77 | 711_tensiones entre panamá y estados unidos por el canal y la influencia china |
| 712 | financiamiento privado partidos políticos | 77 | 712_financiamiento privado partidos políticos |
| 713 | corrupción policial y crimen organizado en Trujillo | 77 | 713_corrupción policial y crimen organizado en Trujillo |
| 714 | temas de salud pública en Perú | 77 | 714_temas de salud pública en Perú |
| 715 | deportaciones peruanas y reintegración | 77 | 715_deportaciones peruanas y reintegración |
| 716 | Pablo Ceppelini en Alianza Lima | 77 | 716_Pablo Ceppelini en Alianza Lima |
| 717 | gestión ambiental y participación ciudadana | 77 | 717_gestión ambiental y participación ciudadana |
| 718 | corrupción peajes lima oas alíaga villarán ong | 77 | 718_corrupción peajes lima oas alíaga villarán ong |
| 719 | beneficios previsionales onp | 77 | 719_beneficios previsionales onp |
| 720 | salud femenina prevención cáncer mamografías | 77 | 720_salud femenina prevención cáncer mamografías |
| 721 | seguridad ciudadana y lucha contra la criminalidad en Perú | 77 | 721_seguridad ciudadana y lucha contra la criminalidad en Perú |
| 722 | recetas de cocina y preparación de platillos | 77 | 722_recetas de cocina y preparación de platillos |
| 723 | minería ilegal en Perú | 77 | 723_minería ilegal en Perú |
| 724 | accidentes de tránsito y condiciones climáticas adversas | 76 | 724_accidentes de tránsito y condiciones climáticas adversas |
| 725 | inseguridad en el sector musical peruano | 76 | 725_inseguridad en el sector musical peruano |
| 726 | fútbol | 76 | 726_fútbol |
| 727 | gestión de desastres naturales en Perú | 76 | 727_gestión de desastres naturales en Perú |
| 728 | Partido amistoso Universitario vs Inter Miami con Lionel Messi y precios de entradas | 76 | 728_Partido amistoso Universitario vs Inter Miami con Lionel Messi y precios de entradas |
| 729 | políticas de Trump y su impacto en derechos ciudadanos y financiamiento gubernamental | 76 | 729_políticas de Trump y su impacto en derechos ciudadanos y financiamiento gubernamental |
| 730 | minería ilegal en Perú | 76 | 730_minería ilegal en Perú |
| 731 | propuesta ley terrorismo urbano | 76 | 731_propuesta ley terrorismo urbano |
| 732 | Luis Ramos en América de Cali | 76 | 732_Luis Ramos en América de Cali |
| 733 | literatura peruana y homenaje a figuras destacadas | 76 | 733_literatura peruana y homenaje a figuras destacadas |
| 734 | relaciones amorosas y soltería | 76 | 734_relaciones amorosas y soltería |
| 735 | transición energética en Perú | 76 | 735_transición energética en Perú |
| 736 | Universitario presentación y amistosos 2025 | 76 | 736_Universitario presentación y amistosos 2025 |
| 737 | historia y cultura prehispánica | 76 | 737_historia y cultura prehispánica |
| 738 | fútbol y competiciones deportivas | 76 | 738_fútbol y competiciones deportivas |
| 739 | fraude electoral universidades | 76 | 739_fraude electoral universidades |
| 740 | escándalo de abuso sexual en la iglesia católica y acusaciones contra Juan Luis Cipriani | 76 | 740_escándalo de abuso sexual en la iglesia católica y acusaciones contra Juan Luis Cipriani |
| 741 | corrupción y seguridad en las fuerzas del orden | 76 | 741_corrupción y seguridad en las fuerzas del orden |
| 742 | gestión pública y procedimientos administrativos | 76 | 742_gestión pública y procedimientos administrativos |
| 743 | comercio electrónico en Perú | 76 | 743_comercio electrónico en Perú |
| 744 | Hernán Barcos y su papel destacado en Alianza Lima en la Copa Libertadores | 76 | 744_Hernán Barcos y su papel destacado en Alianza Lima en la Copa Libertadores |
| 745 | designaciones autoridades peruanas | 76 | 745_designaciones autoridades peruanas |
| 746 | pisco patrimonio cultural inmaterial exportaciones historia producción años xvii xvi unesco vitivinícola | 76 | 746_pisco patrimonio cultural inmaterial exportaciones historia producción años xvii xvi unesco vitivinícola |
| 747 | emergencia por lluvias en Pataz | 76 | 747_emergencia por lluvias en Pataz |
| 748 | lanzamiento redmi note 14 xiaomi en perú | 76 | 748_lanzamiento redmi note 14 xiaomi en perú |
| 749 | crisis del sistema de salud en Perú | 76 | 749_crisis del sistema de salud en Perú |
| 750 | cultura peruana folklórica y festividades tradicionales | 76 | 750_cultura peruana folklórica y festividades tradicionales |
| 751 | conflicto israelí palestino en Gaza | 75 | 751_conflicto israelí palestino en Gaza |
| 752 | transporte pesado logística maquinaria sostenibilidad lubricantes camiones | 75 | 752_transporte pesado logística maquinaria sostenibilidad lubricantes camiones |
| 753 | cambios directivos en empresas peruanas | 75 | 753_cambios directivos en empresas peruanas |
| 754 | clausura centro comercial Real Plaza seguridad humedad mantenimiento | 75 | 754_clausura centro comercial Real Plaza seguridad humedad mantenimiento |
| 755 | salud papa francisco | 75 | 755_salud papa francisco |
| 756 | extorsiones en colegios privados en Lima | 75 | 756_extorsiones en colegios privados en Lima |
| 757 | avance en cirugía oncológica y robótica en Perú | 75 | 757_avance en cirugía oncológica y robótica en Perú |
| 758 | extorsiones en transporte público | 75 | 758_extorsiones en transporte público |
| 759 | liga peruana de voley | 75 | 759_liga peruana de voley |
| 760 | ciberseguridad en latinoamérica | 75 | 760_ciberseguridad en latinoamérica |
| 761 | inteligencia artificial ciberseguridad nube convergencia tecnologias emergentes | 75 | 761_inteligencia artificial ciberseguridad nube convergencia tecnologias emergentes |
| 762 | problemática de la minería informal e ilegal en Perú | 75 | 762_problemática de la minería informal e ilegal en Perú |
| 763 | corrupción martín vizcarra moquegua sobornos coimas constructoras | 75 | 763_corrupción martín vizcarra moquegua sobornos coimas constructoras |
| 764 | fallecimientos y funerales | 75 | 764_fallecimientos y funerales |
| 765 | fútbol español barcelona lewandowski laliga | 75 | 765_fútbol español barcelona lewandowski laliga |
| 766 | Martín Vizcarra y su candidatura presidencial en medio de acusaciones de corrupción y inhabilitaciones | 75 | 766_Martín Vizcarra y su candidatura presidencial en medio de acusaciones de corrupción y inhabilitaciones |
| 767 | crisis aeroportuaria en Perú | 75 | 767_crisis aeroportuaria en Perú |
| 768 | fútbol adt jhonny vidales torneos goles | 75 | 768_fútbol adt jhonny vidales torneos goles |
| 769 | crisis política en Perú | 75 | 769_crisis política en Perú |
| 770 | deportes peruanos | 75 | 770_deportes peruanos |
| 771 | robótica y tecnología avanzada | 75 | 771_robótica y tecnología avanzada |
| 772 | situación del dólar en Perú | 75 | 772_situación del dólar en Perú |
| 773 | problemáticas de infraestructura y peajes en la Vía de Evitamiento de Chimbote | 75 | 773_problemáticas de infraestructura y peajes en la Vía de Evitamiento de Chimbote |
| 774 | fútbol peruano alianza lima sporting cristal torneo apertura | 74 | 774_fútbol peruano alianza lima sporting cristal torneo apertura |
| 775 | recarga digital metropolitano Plin | 74 | 775_recarga digital metropolitano Plin |
| 776 | cambios en el gabinete ministerial y asistencia a comunidades nativas | 74 | 776_cambios en el gabinete ministerial y asistencia a comunidades nativas |
| 777 | corrupción y enriquecimiento ilícito en el sistema judicial Perú | 74 | 777_corrupción y enriquecimiento ilícito en el sistema judicial Perú |
| 778 | bonos soberanos peruanos y mercado de deuda | 74 | 778_bonos soberanos peruanos y mercado de deuda |
| 779 | cine y entretenimiento | 74 | 779_cine y entretenimiento |
| 780 | tensiones en medio oriente y relaciones internacionales | 74 | 780_tensiones en medio oriente y relaciones internacionales |
| 781 | juicio por corrupción de Martín Vizcarra | 74 | 781_juicio por corrupción de Martín Vizcarra |
| 782 | entrenador guillermo farré sporting cristal desempeño críticas situación lesiones reformas | 74 | 782_entrenador guillermo farré sporting cristal desempeño críticas situación lesiones reformas |
| 783 | empleo minero en Perú y desarrollo sostenible en Arequipa | 74 | 783_empleo minero en Perú y desarrollo sostenible en Arequipa |
| 784 | dina boluarte | 74 | 784_dina boluarte |
| 785 | relación paco bazán susana alvarado corazón serrano | 74 | 785_relación paco bazán susana alvarado corazón serrano |
| 786 | designaciones y terminaciones en órganos de control institucional | 74 | 786_designaciones y terminaciones en órganos de control institucional |
| 787 | nombramientos fiscales en Perú | 74 | 787_nombramientos fiscales en Perú |
| 788 | Boca Juniors Alianza Lima Copa Libertadores 2025 | 74 | 788_Boca Juniors Alianza Lima Copa Libertadores 2025 |
| 789 | relaciones taiwán china cooperación internacional | 74 | 789_relaciones taiwán china cooperación internacional |
| 790 | tenis grand slam resultados jugadores | 74 | 790_tenis grand slam resultados jugadores |
| 791 | Las Bambas y su impacto en el desarrollo comunitario y económico en Apurímac | 74 | 791_Las Bambas y su impacto en el desarrollo comunitario y económico en Apurímac |
| 792 | mejoras en el transporte público en Lima y Callao | 74 | 792_mejoras en el transporte público en Lima y Callao |
| 793 | clausura de centros comerciales por deficiencias de seguridad | 74 | 793_clausura de centros comerciales por deficiencias de seguridad |
| 794 | escándalo corrupción Frigoinca Nilo Burga muerte Qali Warma | 74 | 794_escándalo corrupción Frigoinca Nilo Burga muerte Qali Warma |
| 795 | asesinato de Paul Flores y secuelas en la orquesta Armonía 10 | 73 | 795_asesinato de Paul Flores y secuelas en la orquesta Armonía 10 |
| 796 | escándalo de corrupción en el programa de alimentación escolar Qali Warma | 73 | 796_escándalo de corrupción en el programa de alimentación escolar Qali Warma |
| 797 | finanzas peruanas y adquisiciones empresariales | 73 | 797_finanzas peruanas y adquisiciones empresariales |
| 798 | beneficios pepas palta | 73 | 798_beneficios pepas palta |
| 799 | artistas latinos reflexiones música y agradecimientos | 73 | 799_artistas latinos reflexiones música y agradecimientos |
| 800 | promociones y eventos en tiendas | 73 | 800_promociones y eventos en tiendas |
| 801 | creación de universidades en Perú | 73 | 801_creación de universidades en Perú |
| 802 | protección al consumidor y sanciones administrativas | 73 | 802_protección al consumidor y sanciones administrativas |
| 803 | Pedro Castillo y sus procesos judiciales | 73 | 803_Pedro Castillo y sus procesos judiciales |
| 804 | notificaciones aduaneras y sanciones administrativas | 73 | 804_notificaciones aduaneras y sanciones administrativas |
| 805 | Controversia sobre la obra teatral María Maricón en la PUCP y el uso de símbolos religiosos | 73 | 805_Controversia sobre la obra teatral María Maricón en la PUCP y el uso de símbolos religiosos |
| 806 | regalías hidrocarburos Perú 2024 | 73 | 806_regalías hidrocarburos Perú 2024 |
| 807 | financiamiento mipyme innovación tecnología | 73 | 807_financiamiento mipyme innovación tecnología |
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| 813 | Cienciano y Christian Cueva en la temporada 2025 | 73 | 813_Cienciano y Christian Cueva en la temporada 2025 |
| 814 | educación y pedagogía | 73 | 814_educación y pedagogía |
| 815 | transformacion digital en peru | 73 | 815_transformacion digital en peru |
| 816 | Cierre y transferencia de cuentas inactivas al Fondo de Seguro de Depósitos | 73 | 816_Cierre y transferencia de cuentas inactivas al Fondo de Seguro de Depósitos |
| 817 | clima y precipitaciones en Perú | 73 | 817_clima y precipitaciones en Perú |
| 818 | selección peruana eliminatorias mundial 2026 partido contra bolivia venta entradas | 73 | 818_selección peruana eliminatorias mundial 2026 partido contra bolivia venta entradas |
| 819 | smartphones motorola gama media alta características | 73 | 819_smartphones motorola gama media alta características |
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| 821 | formalización minería artesanal Perú | 73 | 821_formalización minería artesanal Perú |
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| 823 | gastos de alimentación del Congreso de Perú | 72 | 823_gastos de alimentación del Congreso de Perú |
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| 825 | voto digital elecciones 2026 | 72 | 825_voto digital elecciones 2026 |
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| 864 | reforma del sistema previsional en Perú y sus implicancias en los retiros de fondos de pensiones | 70 | 864_reforma del sistema previsional en Perú y sus implicancias en los retiros de fondos de pensiones |
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| 868 | proyectos de transmisión eléctrica en Perú | 70 | 868_proyectos de transmisión eléctrica en Perú |
| 869 | Fiesta de la Virgen de la Candelaria en Puno | 70 | 869_Fiesta de la Virgen de la Candelaria en Puno |
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| 871 | Caso Qali Warma y corrupción en Perú | 70 | 871_Caso Qali Warma y corrupción en Perú |
| 872 | seguro obligatorio de accidentes de tránsito soat | 70 | 872_seguro obligatorio de accidentes de tránsito soat |
| 873 | gestión de residuos y basura en Perú | 70 | 873_gestión de residuos y basura en Perú |
| 874 | Caso Qali Warma y corrupción en la distribución de conservas Don Simón | 70 | 874_Caso Qali Warma y corrupción en la distribución de conservas Don Simón |
| 875 | fallecimientos y rituales funerarios | 70 | 875_fallecimientos y rituales funerarios |
| 876 | crecimiento sector retail Perú 2025 | 70 | 876_crecimiento sector retail Perú 2025 |
| 877 | salud y enfermedades | 70 | 877_salud y enfermedades |
| 878 | libertad de prensa en Perú | 70 | 878_libertad de prensa en Perú |
| 879 | recepcion de publicaciones en el boletin oficial | 70 | 879_recepcion de publicaciones en el boletin oficial |
| 880 | prevención cáncer de piel | 69 | 880_prevención cáncer de piel |
| 881 | crecimiento industrial peruano 2024 | 69 | 881_crecimiento industrial peruano 2024 |
| 882 | tendencias tecnológicas 2025 | 69 | 882_tendencias tecnológicas 2025 |
| 883 | vladimir cerrón casos judiciales corrupción | 69 | 883_vladimir cerrón casos judiciales corrupción |
| 884 | crisis humanitaria en Gaza | 69 | 884_crisis humanitaria en Gaza |
| 885 | smartphones motorola gama media 2025 | 69 | 885_smartphones motorola gama media 2025 |
| 886 | supercopa de españa barcelona real madrid | 69 | 886_supercopa de españa barcelona real madrid |
| 887 | partido amistoso universitario inter miami 29 enero 2025 entradas liones messi suarez espectáculo medio tiempo | 69 | 887_partido amistoso universitario inter miami 29 enero 2025 entradas liones messi suarez espectáculo medio tiempo |
| 888 | seguridad ciudadana y criminalidad en Perú | 69 | 888_seguridad ciudadana y criminalidad en Perú |
| 889 | lluvias e inundaciones en Perú | 69 | 889_lluvias e inundaciones en Perú |
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| 891 | informalidad laboral en Perú | 69 | 891_informalidad laboral en Perú |
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| 893 | Copa Juvenil Mitsubishi Asia 2025 | 69 | 893_Copa Juvenil Mitsubishi Asia 2025 |
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| 902 | Caso de corrupción de Andrés Hurtado conocido como Chibolín y sus implicaciones legales | 69 | 902_Caso de corrupción de Andrés Hurtado conocido como Chibolín y sus implicaciones legales |
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| 913 | finanzas y tarjetas de crédito | 68 | 913_finanzas y tarjetas de crédito |
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| 916 | reestructuración financiera de Telefónica del Perú | 68 | 916_reestructuración financiera de Telefónica del Perú |
| 917 | eliminatorias sudamericanas mundial 2026 | 68 | 917_eliminatorias sudamericanas mundial 2026 |
| 918 | Donald Trump asume la presidencia de EE.UU. y políticas de inmigración | 68 | 918_Donald Trump asume la presidencia de EE.UU. y políticas de inmigración |
| 919 | Vía de Evitamiento Chimbote | 68 | 919_Vía de Evitamiento Chimbote |
| 920 | incidentes en centros comerciales y seguridad estructural | 68 | 920_incidentes en centros comerciales y seguridad estructural |
| 921 | regulación de telecomunicaciones y derechos de usuarios | 68 | 921_regulación de telecomunicaciones y derechos de usuarios |
| 922 | crecimiento económico y atracción de inversión en Perú | 68 | 922_crecimiento económico y atracción de inversión en Perú |
| 923 | Keiko Fujimori y su trayectoria electoral en Perú | 68 | 923_Keiko Fujimori y su trayectoria electoral en Perú |
| 924 | salud cardiovascular | 68 | 924_salud cardiovascular |
| 925 | donación de órganos y trasplantes en Perú | 68 | 925_donación de órganos y trasplantes en Perú |
| 926 | Diario Oficial del Bicentenario y Normas Legales en Perú | 68 | 926_Diario Oficial del Bicentenario y Normas Legales en Perú |
| 927 | situación crítica del aeropuerto de Jauja y suspensión de vuelos | 67 | 927_situación crítica del aeropuerto de Jauja y suspensión de vuelos |
| 928 | Juegos deportivos en Perú 2025 y 2027 | 67 | 928_Juegos deportivos en Perú 2025 y 2027 |
| 929 | inseguridad y robos en el transporte público | 67 | 929_inseguridad y robos en el transporte público |
| 930 | censura ministro del Interior Juan José Santiváñez | 67 | 930_censura ministro del Interior Juan José Santiváñez |
| 931 | programas municipales inclusivos | 67 | 931_programas municipales inclusivos |
| 932 | corrupción y justicia en el caso de Susana Villarán | 67 | 932_corrupción y justicia en el caso de Susana Villarán |
| 933 | inseguridad en el metro de lima | 67 | 933_inseguridad en el metro de lima |
| 934 | regreso al fondo hay sitio personajes importantes y emocionantes reencuentros | 67 | 934_regreso al fondo hay sitio personajes importantes y emocionantes reencuentros |
| 935 | incidentes aéreos y seguridad en aeropuertos | 67 | 935_incidentes aéreos y seguridad en aeropuertos |
| 936 | informalidad financiera y esquemas fraudulentos | 67 | 936_informalidad financiera y esquemas fraudulentos |
| 937 | financiamiento de usaid en perú y controversias asociadas | 67 | 937_financiamiento de usaid en perú y controversias asociadas |
| 938 | extorsión a colegios privados en Perú | 67 | 938_extorsión a colegios privados en Perú |
| 939 | cortes de luz y fallas eléctricas | 67 | 939_cortes de luz y fallas eléctricas |
| 940 | corrupción y lavado de activos en perú | 67 | 940_corrupción y lavado de activos en perú |
| 941 | tendencias en gestión del talento 2025 | 67 | 941_tendencias en gestión del talento 2025 |
| 942 | indemnizaciones por fallecimiento y seguros | 67 | 942_indemnizaciones por fallecimiento y seguros |
| 943 | aumento remuneración mínima vital en Perú 2025 | 67 | 943_aumento remuneración mínima vital en Perú 2025 |
| 944 | Cienciano y su participación en la Liga 1 y Copa Sudamericana | 67 | 944_Cienciano y su participación en la Liga 1 y Copa Sudamericana |
| 945 | fútbol inglés, Copa de la Liga, Liverpool, Newcastle, Tottenham, FA Cup | 67 | 945_fútbol inglés, Copa de la Liga, Liverpool, Newcastle, Tottenham, FA Cup |
| 946 | crisis en derechos de televisión y conflictos entre 1190 Sports y la FPF | 67 | 946_crisis en derechos de televisión y conflictos entre 1190 Sports y la FPF |
| 947 | cronograma de pagos jubilados 19990 20530 | 67 | 947_cronograma de pagos jubilados 19990 20530 |
| 948 | escasez de talento y demanda de habilidades en el mercado laboral peruano | 67 | 948_escasez de talento y demanda de habilidades en el mercado laboral peruano |
| 949 | publicación de resoluciones oficiales y asignación de funciones en entidades gubernamentales | 67 | 949_publicación de resoluciones oficiales y asignación de funciones en entidades gubernamentales |
| 950 | cosmética crecimiento Perú | 67 | 950_cosmética crecimiento Perú |
| 951 | patrimonio cultural y arqueológico | 67 | 951_patrimonio cultural y arqueológico |
| 952 | traspaso fallido de rodrigo ureña a belgrano de córdoba | 67 | 952_traspaso fallido de rodrigo ureña a belgrano de córdoba |
| 953 | expectativas campaña escolar 2025 mibanco mypes créditos ahorro | 66 | 953_expectativas campaña escolar 2025 mibanco mypes créditos ahorro |
| 954 | disoluciones y liquidaciones de empresas | 66 | 954_disoluciones y liquidaciones de empresas |
| 955 | homenaje a mario vargas llosa en su 89 cumpleaños y su legado literario | 66 | 955_homenaje a mario vargas llosa en su 89 cumpleaños y su legado literario |
| 956 | crisis política en el partido popular cristiano y renuncias relacionadas con odebrecht | 66 | 956_crisis política en el partido popular cristiano y renuncias relacionadas con odebrecht |
| 957 | conflictos y regulaciones en playas de Barranco y Chorrillos | 66 | 957_conflictos y regulaciones en playas de Barranco y Chorrillos |
| 958 | elecciones ecuador 2024 | 66 | 958_elecciones ecuador 2024 |
| 959 | saneamiento físico legal de inmuebles públicos | 66 | 959_saneamiento físico legal de inmuebles públicos |
| 960 | Argentina en eliminatorias mundiales | 66 | 960_Argentina en eliminatorias mundiales |
| 961 | crisis carcelaria en Perú | 66 | 961_crisis carcelaria en Perú |
| 962 | Christian Cueva y Pamela Franco en el mundo del fútbol y la música | 66 | 962_Christian Cueva y Pamela Franco en el mundo del fútbol y la música |
| 963 | infracciones de tránsito y sanciones en Lima | 66 | 963_infracciones de tránsito y sanciones en Lima |
| 964 | dumping en importaciones de acero y prácticas desleales en Perú | 66 | 964_dumping en importaciones de acero y prácticas desleales en Perú |
| 965 | educación superior en Perú | 66 | 965_educación superior en Perú |
| 966 | industria automotriz global | 66 | 966_industria automotriz global |
| 967 | viajes oficiales y autoraciones | 66 | 967_viajes oficiales y autoraciones |
| 968 | interrupciones servicio electrico daños terceros | 66 | 968_interrupciones servicio electrico daños terceros |
| 969 | ciberseguridad y gestión de vulnerabilidades | 66 | 969_ciberseguridad y gestión de vulnerabilidades |
| 970 | transferencias financieras presupuestarias | 66 | 970_transferencias financieras presupuestarias |
| 971 | entrevistas y temas sociales | 66 | 971_entrevistas y temas sociales |
| 972 | gastronomía y coctelería en Lima | 66 | 972_gastronomía y coctelería en Lima |
| 973 | servicios de salud y telemedicina en Perú | 66 | 973_servicios de salud y telemedicina en Perú |
| 974 | violencia minería ilegal Perú | 66 | 974_violencia minería ilegal Perú |
| 975 | fútbol universitario jugadores debut competencia | 66 | 975_fútbol universitario jugadores debut competencia |
| 976 | minería responsable en yanacocha | 66 | 976_minería responsable en yanacocha |
| 977 | corrupción política en perú | 66 | 977_corrupción política en perú |
| 978 | investigaciones odebrecht fiscales corrupción | 66 | 978_investigaciones odebrecht fiscales corrupción |
| 979 | rendimiento de Alianza Lima en el fútbol peruano | 65 | 979_rendimiento de Alianza Lima en el fútbol peruano |
| 980 | accidente aereo washington collision avion helicoptero patinadores | 65 | 980_accidente aereo washington collision avion helicoptero patinadores |
| 981 | Agencia Peruana de Noticias Andina y sus servicios de publicidad y transmision en vivo | 65 | 981_Agencia Peruana de Noticias Andina y sus servicios de publicidad y transmision en vivo |
| 982 | asambleas accionistas minería convocatorias | 65 | 982_asambleas accionistas minería convocatorias |
| 983 | fiscalización transporte terrestre seguridad vial | 65 | 983_fiscalización transporte terrestre seguridad vial |
| 984 | verano y entretenimiento acuático | 65 | 984_verano y entretenimiento acuático |
| 985 | ciberseguridad en Perú y vulnerabilidades ante ciberataques | 65 | 985_ciberseguridad en Perú y vulnerabilidades ante ciberataques |
| 986 | sistema privado de pensiones en Perú | 65 | 986_sistema privado de pensiones en Perú |
| 987 | ley contra la corrupción y pena de muerte | 65 | 987_ley contra la corrupción y pena de muerte |
| 988 | colapso del puente Chancay y sus consecuencias en el tránsito y la economía local | 65 | 988_colapso del puente Chancay y sus consecuencias en el tránsito y la economía local |
| 989 | balances de liquidación empresas | 65 | 989_balances de liquidación empresas |
| 990 | transcripciones fragmentadas | 65 | 990_transcripciones fragmentadas |
| 991 | convocatorias de consultorías y licitaciones en Perú | 65 | 991_convocatorias de consultorías y licitaciones en Perú |
| 992 | educación privada y derechos de los padres | 65 | 992_educación privada y derechos de los padres |
| 993 | problemas de infraestructura vial y protestas de transportistas | 65 | 993_problemas de infraestructura vial y protestas de transportistas |
| 994 | crisis de gestión en Petroperú y Perupetro | 65 | 994_crisis de gestión en Petroperú y Perupetro |
| 995 | accidentes de tránsito en San Martín de Porres | 65 | 995_accidentes de tránsito en San Martín de Porres |
| 996 | temas tributarios en Perú | 65 | 996_temas tributarios en Perú |
| 997 | Asesinato de Óscar Medelius en Carabayllo relacionado con narcotráfico y tráfico de terrenos | 65 | 997_Asesinato de Óscar Medelius en Carabayllo relacionado con narcotráfico y tráfico de terrenos |
| 998 | retiros de fondos AFP en Perú | 65 | 998_retiros de fondos AFP en Perú |
| 999 | incendio en almacén de chatarra en Huachipa | 65 | 999_incendio en almacén de chatarra en Huachipa |
| 1000 | incidentes de asalto y robos armados en diversas localidades | 65 | 1000_incidentes de asalto y robos armados en diversas localidades |
| 1001 | SUNAT y procedimientos tributarios | 65 | 1001_SUNAT y procedimientos tributarios |
| 1002 | entregas de camiones mineros Scania y Volvo en Perú | 65 | 1002_entregas de camiones mineros Scania y Volvo en Perú |
| 1003 | eliminatorias sudamericanas futbol peruano boliviano | 65 | 1003_eliminatorias sudamericanas futbol peruano boliviano |
| 1004 | formalización de predios y gestión de bienes estatales | 65 | 1004_formalización de predios y gestión de bienes estatales |
| 1005 | eventos empresariales y económicos en Perú 2025 | 65 | 1005_eventos empresariales y económicos en Perú 2025 |
| 1006 | recetas y emprendimiento culinario | 65 | 1006_recetas y emprendimiento culinario |
| 1007 | colecciones de libros y cómics disponibles en quioscos | 65 | 1007_colecciones de libros y cómics disponibles en quioscos |
| 1008 | infraestructura hospitalaria en Perú | 65 | 1008_infraestructura hospitalaria en Perú |
| 1009 | Fuerza Aérea del Perú y aviación militar | 65 | 1009_Fuerza Aérea del Perú y aviación militar |
| 1010 | Semana Santa 2025 turismo Perú | 65 | 1010_Semana Santa 2025 turismo Perú |
| 1011 | hospitalidad y gastronomía en hoteles de Lima | 64 | 1011_hospitalidad y gastronomía en hoteles de Lima |
| 1012 | inversiones petrolieras en peru y crecimiento de produccion de petrotal | 64 | 1012_inversiones petrolieras en peru y crecimiento de produccion de petrotal |
| 1013 | clausuras sanitarias en establecimientos comerciales | 64 | 1013_clausuras sanitarias en establecimientos comerciales |
| 1014 | infraestructura portuaria y agroexportaciones en Perú | 64 | 1014_infraestructura portuaria y agroexportaciones en Perú |
| 1015 | huaicos en ocucaje y restricciones de tránsito en la panamericana sur | 64 | 1015_huaicos en ocucaje y restricciones de tránsito en la panamericana sur |
| 1016 | Seguridad alimentaria y empoderamiento femenino en Perú | 64 | 1016_Seguridad alimentaria y empoderamiento femenino en Perú |
| 1017 | corrupción en penales y operativos de seguridad | 64 | 1017_corrupción en penales y operativos de seguridad |
| 1018 | Inversiones en Parque Industrial de Ancón y proyectos de infraestructura en Perú | 64 | 1018_Inversiones en Parque Industrial de Ancón y proyectos de infraestructura en Perú |
| 1019 | terremoto en birmania y tailandia | 64 | 1019_terremoto en birmania y tailandia |
| 1020 | temas tributarios en Perú | 64 | 1020_temas tributarios en Perú |
| 1021 | convocatorias proyectos inversión pública | 64 | 1021_convocatorias proyectos inversión pública |
| 1022 | FBC Melgar y su preparación para la temporada 2025 | 64 | 1022_FBC Melgar y su preparación para la temporada 2025 |
| 1023 | ejercicio y salud | 64 | 1023_ejercicio y salud |
| 1024 | expansión del gas natural en Perú | 64 | 1024_expansión del gas natural en Perú |
| 1025 | camiones jac d300 vip entrega grupo jiménez innovación distribución postventa | 64 | 1025_camiones jac d300 vip entrega grupo jiménez innovación distribución postventa |
| 1026 | Año Nuevo Chino 2025 | 64 | 1026_Año Nuevo Chino 2025 |
| 1027 | seguridad ciudadana y reformas en el servicio militar y policial | 64 | 1027_seguridad ciudadana y reformas en el servicio militar y policial |
| 1028 | ferias de empleo y oportunidades laborales | 63 | 1028_ferias de empleo y oportunidades laborales |
| 1029 | fútbol madrid ancelotti simeone champions lesiones entrenadores | 63 | 1029_fútbol madrid ancelotti simeone champions lesiones entrenadores |
| 1030 | carlincaturas y heduardicidios | 63 | 1030_carlincaturas y heduardicidios |
| 1031 | reforma judicial y derechos humanos | 63 | 1031_reforma judicial y derechos humanos |
| 1032 | remates de bienes embargados y subastas públicas | 63 | 1032_remates de bienes embargados y subastas públicas |
| 1033 | robo de celulares en Lima | 63 | 1033_robo de celulares en Lima |
| 1034 | protestas sociales en argentina y turquía | 63 | 1034_protestas sociales en argentina y turquía |
| 1035 | cuidado solar y protección de la piel | 63 | 1035_cuidado solar y protección de la piel |
| 1036 | Construcción y modernización de hospitales en Perú | 63 | 1036_Construcción y modernización de hospitales en Perú |
| 1037 | reglamento nacional de tránsito multas infracciones peajes sanciones | 63 | 1037_reglamento nacional de tránsito multas infracciones peajes sanciones |
| 1038 | Gianluca Lapadula y su transferencia al Spezia en la Serie B de Italia | 63 | 1038_Gianluca Lapadula y su transferencia al Spezia en la Serie B de Italia |
| 1039 | empoderamiento femenino y brechas de género | 63 | 1039_empoderamiento femenino y brechas de género |
| 1040 | estabilidad del sol peruano en América Latina | 63 | 1040_estabilidad del sol peruano en América Latina |
| 1041 | problemas ventas boletos Machu Picchu | 63 | 1041_problemas ventas boletos Machu Picchu |
| 1042 | ofertas de entretenimiento y gastronomía en Perú | 63 | 1042_ofertas de entretenimiento y gastronomía en Perú |
| 1043 | edicto matrimonial y sucesiones intestadas | 63 | 1043_edicto matrimonial y sucesiones intestadas |
| 1044 | fútbol arsenal premier league champions league | 63 | 1044_fútbol arsenal premier league champions league |
| 1045 | vivienda de interés social y urbanismo en Perú | 63 | 1045_vivienda de interés social y urbanismo en Perú |
| 1046 | financiamiento deuda bonos Perú | 63 | 1046_financiamiento deuda bonos Perú |
| 1047 | prevención de desastres naturales y limpieza de quebradas | 63 | 1047_prevención de desastres naturales y limpieza de quebradas |
| 1048 | problemas de seguridad en infraestructura eléctrica y telecomunicaciones | 63 | 1048_problemas de seguridad en infraestructura eléctrica y telecomunicaciones |
| 1049 | ayuda humanitaria en Perú ante emergencias climáticas | 63 | 1049_ayuda humanitaria en Perú ante emergencias climáticas |
| 1050 | reality cocina famosos pericotitos | 63 | 1050_reality cocina famosos pericotitos |
| 1051 | inversión infraestructura Perú | 63 | 1051_inversión infraestructura Perú |
| 1052 | preparación sporting cristal 2025 | 63 | 1052_preparación sporting cristal 2025 |
| 1053 | lucha contra el crimen organizado en Perú | 63 | 1053_lucha contra el crimen organizado en Perú |
| 1054 | producción de cobre en Perú | 63 | 1054_producción de cobre en Perú |
| 1055 | extinción del Proyecto Especial Legado y sus implicancias en los Juegos Panamericanos y Parapanamericanos del 2027 | 63 | 1055_extinción del Proyecto Especial Legado y sus implicancias en los Juegos Panamericanos y Parapanamericanos del 2027 |
| 1056 | Copa Libertadores Melgar Cerro Porteño eliminación | 63 | 1056_Copa Libertadores Melgar Cerro Porteño eliminación |
| 1057 | reducción de capital social | 63 | 1057_reducción de capital social |
| 1058 | Javier Milei y su impacto en la economía argentina | 63 | 1058_Javier Milei y su impacto en la economía argentina |
| 1059 | situación educativa en Perú | 63 | 1059_situación educativa en Perú |
| 1060 | Derechos del consumidor y reclamaciones en Perú | 63 | 1060_Derechos del consumidor y reclamaciones en Perú |
| 1061 | fútbol contaminación de lesiones partidos jugadores | 62 | 1061_fútbol contaminación de lesiones partidos jugadores |
| 1062 | relaciones exteriores perú | 62 | 1062_relaciones exteriores perú |
| 1063 | conflictos legales urbanísticos en Lima | 62 | 1063_conflictos legales urbanísticos en Lima |
| 1064 | derogación de la ley de topes a tasas de interés en Perú | 62 | 1064_derogación de la ley de topes a tasas de interés en Perú |
| 1065 | designaciones y resoluciones en el ministerio de desarrollo agrario y riego | 62 | 1065_designaciones y resoluciones en el ministerio de desarrollo agrario y riego |
| 1066 | documentos sin contenido significativo | 62 | 1066_documentos sin contenido significativo |
| 1067 | eliminatorias sudamericanas selección peruana futbol | 62 | 1067_eliminatorias sudamericanas selección peruana futbol |
| 1068 | conservación biodiversidad áreas naturales protegidas | 62 | 1068_conservación biodiversidad áreas naturales protegidas |
| 1069 | universidades peruanas educación superior investigación admisión carreras | 62 | 1069_universidades peruanas educación superior investigación admisión carreras |
| 1070 | ventas san valentín 2025 | 62 | 1070_ventas san valentín 2025 |
| 1071 | nutrición infantil y hábitos alimenticios saludables | 62 | 1071_nutrición infantil y hábitos alimenticios saludables |
| 1072 | gestión del talento y bienestar laboral | 62 | 1072_gestión del talento y bienestar laboral |
| 1073 | crisis agrícola y climática en Perú | 62 | 1073_crisis agrícola y climática en Perú |
| 1074 | Deportivo Garcilaso en la Liga 1 2025 | 62 | 1074_Deportivo Garcilaso en la Liga 1 2025 |
| 1075 | Crecimiento económico en Perú 2025 | 62 | 1075_Crecimiento económico en Perú 2025 |
| 1076 | sanciones a interbank por inconsistencias en saldos y falta de información a los consumidores | 62 | 1076_sanciones a interbank por inconsistencias en saldos y falta de información a los consumidores |
| 1077 | incendios y pirotécnicos en el Callao | 62 | 1077_incendios y pirotécnicos en el Callao |
| 1078 | controversia designación Susana Paredes Sunedu César Acuña conflicto intereses | 62 | 1078_controversia designación Susana Paredes Sunedu César Acuña conflicto intereses |
| 1079 | asesinatos políticos y criminalidad en perú | 62 | 1079_asesinatos políticos y criminalidad en perú |
| 1080 | violencia en discotecas y atentados con explosivos | 62 | 1080_violencia en discotecas y atentados con explosivos |
| 1081 | premios luces votación el comercio | 62 | 1081_premios luces votación el comercio |
| 1082 | prevencion y deteccion del cancer | 62 | 1082_prevencion y deteccion del cancer |
| 1083 | cortes de suministro eléctrico | 62 | 1083_cortes de suministro eléctrico |
| 1084 | Rodrigo Ureña y su impacto en Universitario de Deportes | 62 | 1084_Rodrigo Ureña y su impacto en Universitario de Deportes |
| 1085 | inversion en equipamiento médico y diagnóstico avanzado | 62 | 1085_inversion en equipamiento médico y diagnóstico avanzado |
| 1086 | vehículos eléctricos y híbridos | 62 | 1086_vehículos eléctricos y híbridos |
| 1087 | Control aduanero y sanciones administrativas | 62 | 1087_Control aduanero y sanciones administrativas |
| 1088 | caso cócteles | 61 | 1088_caso cócteles |
| 1089 | pesca artesanal y biodiversidad marina en Perú | 61 | 1089_pesca artesanal y biodiversidad marina en Perú |
| 1090 | Contrataciones Públicas en Perú y Nueva Ley 32069 | 61 | 1090_Contrataciones Públicas en Perú y Nueva Ley 32069 |
| 1091 | fichajes y renovaciones en el fútbol europeo | 61 | 1091_fichajes y renovaciones en el fútbol europeo |
| 1092 | iniciativas agroexportadoras y promoción agraria en Perú | 61 | 1092_iniciativas agroexportadoras y promoción agraria en Perú |
| 1093 | políticas proteccionistas de Donald Trump y su impacto en América Latina | 61 | 1093_políticas proteccionistas de Donald Trump y su impacto en América Latina |
| 1094 | lesiones y recuperaciones en jugadores de fútbol | 61 | 1094_lesiones y recuperaciones en jugadores de fútbol |
| 1095 | transporte público en Lima | 61 | 1095_transporte público en Lima |
| 1096 | belleza y maquillaje | 61 | 1096_belleza y maquillaje |
| 1097 | contratos de arrendamiento | 61 | 1097_contratos de arrendamiento |
| 1098 | Eventos musicales de amor y romanticismo | 61 | 1098_Eventos musicales de amor y romanticismo |
| 1099 | ferias de turismo en Perú | 61 | 1099_ferias de turismo en Perú |
| 1100 | disolución del sodalicio de vida cristiana y denuncias de abusos | 61 | 1100_disolución del sodalicio de vida cristiana y denuncias de abusos |
| 1101 | cancelación de conciertos de Shakira y reprogramaciones | 61 | 1101_cancelación de conciertos de Shakira y reprogramaciones |
| 1102 | recaudación tributaria en Perú 2024-2025 | 61 | 1102_recaudación tributaria en Perú 2024-2025 |
| 1103 | inteligencia artificial y ciberseguridad en América Latina | 61 | 1103_inteligencia artificial y ciberseguridad en América Latina |
| 1104 | mantenimiento automotriz | 61 | 1104_mantenimiento automotriz |
| 1105 | fichaje de catriel cabellos por sporting cristal | 61 | 1105_fichaje de catriel cabellos por sporting cristal |
| 1106 | Controversias de Harvey Colchado en la Policía Nacional del Perú | 61 | 1106_Controversias de Harvey Colchado en la Policía Nacional del Perú |
| 1107 | centros comerciales y expansión de marcas | 61 | 1107_centros comerciales y expansión de marcas |
| 1108 | reducción de capital social | 61 | 1108_reducción de capital social |
| 1109 | Ministerio de Educación y gestión de Morgan Quero | 61 | 1109_Ministerio de Educación y gestión de Morgan Quero |
| 1110 | estado de emergencia lluvias | 61 | 1110_estado de emergencia lluvias |
| 1111 | BYD y la expansión de vehículos eléctricos en América Latina | 61 | 1111_BYD y la expansión de vehículos eléctricos en América Latina |
| 1112 | Día del Pisco Sour | 61 | 1112_Día del Pisco Sour |
| 1113 | participacion ciudadana proyectos ambientales | 61 | 1113_participacion ciudadana proyectos ambientales |
| 1114 | gestión del servicio civil y contratación pública en Perú | 61 | 1114_gestión del servicio civil y contratación pública en Perú |
| 1115 | ferias comerciales y exposiciones en Perú | 60 | 1115_ferias comerciales y exposiciones en Perú |
| 1116 | fútbol peruano, Universitario, Alianza Universidad, Torneo Apertura, racha invicta, Edison Flores, Fabián Bustos, Sport Huancayo, Copa Libertadores | 60 | 1116_fútbol peruano, Universitario, Alianza Universidad, Torneo Apertura, racha invicta, Edison Flores, Fabián Bustos, Sport Huancayo, Copa Libertadores |
| 1117 | Piero Quispe en Pumas UNAM y su desempeño en la Liga MX y Concachampions | 60 | 1117_Piero Quispe en Pumas UNAM y su desempeño en la Liga MX y Concachampions |
| 1118 | aerolíneas expansión vuelos internacionales | 60 | 1118_aerolíneas expansión vuelos internacionales |
| 1119 | Supervisión y cierre de universidades por no cumplir estándares de calidad en Perú | 60 | 1119_Supervisión y cierre de universidades por no cumplir estándares de calidad en Perú |
| 1120 | crecimiento del empleo formal en Perú | 60 | 1120_crecimiento del empleo formal en Perú |
| 1121 | universidades peruanas rankings calidad educativa PUCP UPCH UNMSM | 60 | 1121_universidades peruanas rankings calidad educativa PUCP UPCH UNMSM |
| 1122 | corrupción y justicia en el caso Odebrecht | 60 | 1122_corrupción y justicia en el caso Odebrecht |
| 1123 | Puerto de Chancay y comercio internacional en América Latina | 60 | 1123_Puerto de Chancay y comercio internacional en América Latina |
| 1124 | Instituto Peruano del Deporte actividades y programas deportivos | 60 | 1124_Instituto Peruano del Deporte actividades y programas deportivos |
| 1125 | adquisiciones lácteas y controversias regulatorias en América Latina | 60 | 1125_adquisiciones lácteas y controversias regulatorias en América Latina |
| 1126 | conflicto entre médicos y odontólogos por la Ley 32210 | 60 | 1126_conflicto entre médicos y odontólogos por la Ley 32210 |
| 1127 | cultura y museos en Perú | 60 | 1127_cultura y museos en Perú |
| 1128 | inseguridad ciudadana en lima | 60 | 1128_inseguridad ciudadana en lima |
| 1129 | Eliminatorias Mundial 2026 Perú Venezuela | 60 | 1129_Eliminatorias Mundial 2026 Perú Venezuela |
| 1130 | violencia futbolística | 60 | 1130_violencia futbolística |
| 1131 | cuidado capilar y tendencias de productos | 60 | 1131_cuidado capilar y tendencias de productos |
| 1132 | Paolo Guerrero y su retiro de la selección peruana | 60 | 1132_Paolo Guerrero y su retiro de la selección peruana |
| 1133 | feminicidio de leyla cristóbal y desaparición en el agustino | 60 | 1133_feminicidio de leyla cristóbal y desaparición en el agustino |
| 1134 | cambios ministeriales en el gabinete de Dina Boluarte | 60 | 1134_cambios ministeriales en el gabinete de Dina Boluarte |
| 1135 | conflictos laborales y derechos sindicales en Perú | 60 | 1135_conflictos laborales y derechos sindicales en Perú |
| 1136 | expansión y mejora de servicios de salud en Perú | 60 | 1136_expansión y mejora de servicios de salud en Perú |
| 1137 | arbitraje controvertido en eliminatorias de Perú contra Venezuela | 60 | 1137_arbitraje controvertido en eliminatorias de Perú contra Venezuela |
| 1138 | desastres naturales huaicos y deslizamientos en Perú | 60 | 1138_desastres naturales huaicos y deslizamientos en Perú |
| 1139 | escándalos de corrupción en Perú relacionado con el IDL y Gustavo Gorriti | 60 | 1139_escándalos de corrupción en Perú relacionado con el IDL y Gustavo Gorriti |
| 1140 | calidad del sueño | 60 | 1140_calidad del sueño |
| 1141 | Ministerio de Cultura y Patrimonio Cultural | 60 | 1141_Ministerio de Cultura y Patrimonio Cultural |
| 1142 | productos para el hogar | 60 | 1142_productos para el hogar |
| 1143 | hidrocarburos peruanos y licitaciones en Talara | 60 | 1143_hidrocarburos peruanos y licitaciones en Talara |
| 1144 | incendios forestales en Los Ángeles y su impacto en celebridades | 60 | 1144_incendios forestales en Los Ángeles y su impacto en celebridades |
| 1145 | Julio Velarde y su contribución a la estabilidad macroeconómica del Perú | 60 | 1145_Julio Velarde y su contribución a la estabilidad macroeconómica del Perú |
| 1146 | rectificaciones partidas bautismo matrimonio Ica | 60 | 1146_rectificaciones partidas bautismo matrimonio Ica |
| 1147 | neymar y su regreso al fútbol brasileño | 60 | 1147_neymar y su regreso al fútbol brasileño |
| 1148 | interés de Estados Unidos en Groenlandia y tensiones diplomáticas | 60 | 1148_interés de Estados Unidos en Groenlandia y tensiones diplomáticas |
| 1149 | colapso puente Chancay instalación puente modular y suspensión de peajes | 60 | 1149_colapso puente Chancay instalación puente modular y suspensión de peajes |
| 1150 | restitución firma Fujimori Constitución 1993 | 60 | 1150_restitución firma Fujimori Constitución 1993 |
| 1151 | Protección de datos personales en Perú | 60 | 1151_Protección de datos personales en Perú |
| 1152 | Champions League Barcelona Benfica remontada | 60 | 1152_Champions League Barcelona Benfica remontada |
| 1153 | investigacion acuerdo odebrecht | 60 | 1153_investigacion acuerdo odebrecht |
| 1154 | lanzamientos de smartphones rendimiento tecnología móvil | 60 | 1154_lanzamientos de smartphones rendimiento tecnología móvil |
| 1155 | transformación digital en pagos | 60 | 1155_transformación digital en pagos |
| 1156 | mypes campaña escolar crecimiento 2025 | 60 | 1156_mypes campaña escolar crecimiento 2025 |
| 1157 | cáncer en Perú prevención detección neoplasias estilos de vida | 59 | 1157_cáncer en Perú prevención detección neoplasias estilos de vida |
| 1158 | informes de tasas de cambio y tasas de interés en el sistema bancario | 59 | 1158_informes de tasas de cambio y tasas de interés en el sistema bancario |
| 1159 | violencia armada en san juan de lurigancho | 59 | 1159_violencia armada en san juan de lurigancho |
| 1160 | personas y personajes destacados en diversos contextos | 59 | 1160_personas y personajes destacados en diversos contextos |
| 1161 | sostenibilidad y reducción de emisiones | 59 | 1161_sostenibilidad y reducción de emisiones |
| 1162 | Edmundo González y su reconocimiento como presidente electo de Venezuela en Perú | 59 | 1162_Edmundo González y su reconocimiento como presidente electo de Venezuela en Perú |
| 1163 | registro de marcas en Perú | 59 | 1163_registro de marcas en Perú |
| 1164 | negligencia médica liposucción suero defectuoso Medifarma clínicas en Cusco | 59 | 1164_negligencia médica liposucción suero defectuoso Medifarma clínicas en Cusco |
| 1165 | protección provisional de sitios arqueológicos | 59 | 1165_protección provisional de sitios arqueológicos |
| 1166 | rentabilidad de las AFP en Perú | 59 | 1166_rentabilidad de las AFP en Perú |
| 1167 | fútbol español, Leganés, Renato Tapia, partidos, resultados, descenso, Copa del Rey | 59 | 1167_fútbol español, Leganés, Renato Tapia, partidos, resultados, descenso, Copa del Rey |
| 1168 | embarazos, maternidad, relaciones, celebridades, deseos de ser padres | 59 | 1168_embarazos, maternidad, relaciones, celebridades, deseos de ser padres |
| 1169 | suero fisiológico defectuoso y responsabilidades legales en clínicas y laboratorios | 59 | 1169_suero fisiológico defectuoso y responsabilidades legales en clínicas y laboratorios |
| 1170 | crucigramas y referencias culturales | 59 | 1170_crucigramas y referencias culturales |
| 1171 | inversion minera en peru y proyectos de buenaventura | 59 | 1171_inversion minera en peru y proyectos de buenaventura |
| 1172 | adopción responsable de mascotas y bienestar animal | 59 | 1172_adopción responsable de mascotas y bienestar animal |
| 1173 | laptops innovadoras y sostenibilidad | 59 | 1173_laptops innovadoras y sostenibilidad |
| 1174 | retiro de fondos de compensación por tiempo de servicios cts en el congreso | 59 | 1174_retiro de fondos de compensación por tiempo de servicios cts en el congreso |
| 1175 | cirugías estéticas y problemas de salud | 59 | 1175_cirugías estéticas y problemas de salud |
| 1176 | Nombres y nombramientos en el sector legal | 59 | 1176_Nombres y nombramientos en el sector legal |
| 1177 | guerra comercial proteccionismo aranceles | 59 | 1177_guerra comercial proteccionismo aranceles |
| 1178 | medios de comunicación y actualidad en Perú | 59 | 1178_medios de comunicación y actualidad en Perú |
| 1179 | farándula política actualidad entretenimiento notas exclusivas | 59 | 1179_farándula política actualidad entretenimiento notas exclusivas |
| 1180 | tasas de cambio del dólar y euro en Perú | 59 | 1180_tasas de cambio del dólar y euro en Perú |
| 1181 | Champions League octavos de final y emparejamientos | 59 | 1181_Champions League octavos de final y emparejamientos |
| 1182 | Pago de utilidades ex trabajadores 2024 | 59 | 1182_Pago de utilidades ex trabajadores 2024 |
| 1183 | inundaciones en cajamarca | 59 | 1183_inundaciones en cajamarca |
| 1184 | educación y titulaciones | 59 | 1184_educación y titulaciones |
| 1185 | Cierre de centros comerciales y regulación municipal en Perú | 59 | 1185_Cierre de centros comerciales y regulación municipal en Perú |
| 1186 | conflictos armados y crisis humanitaria en colombia y congo | 59 | 1186_conflictos armados y crisis humanitaria en colombia y congo |
| 1187 | ministerio de economía y finanzas | 59 | 1187_ministerio de economía y finanzas |
| 1188 | hugo sotil homenaje futbol peruano | 59 | 1188_hugo sotil homenaje futbol peruano |
| 1189 | Liderazgo opositor de María Corina Machado en Venezuela contra el régimen de Nicolás Maduro | 59 | 1189_Liderazgo opositor de María Corina Machado en Venezuela contra el régimen de Nicolás Maduro |
| 1190 | salud y adicciones en el entretenimiento | 58 | 1190_salud y adicciones en el entretenimiento |
| 1191 | juicio Keiko Fujimori lavado de activos | 58 | 1191_juicio Keiko Fujimori lavado de activos |
| 1192 | Evo Morales y sus desafíos legales en Bolivia | 58 | 1192_Evo Morales y sus desafíos legales en Bolivia |
| 1193 | tauromaquia y toreros peruanos | 58 | 1193_tauromaquia y toreros peruanos |
| 1194 | innovacion agricola y ganadera en peru | 58 | 1194_innovacion agricola y ganadera en peru |
| 1195 | Copa Libertadores 2025 | 58 | 1195_Copa Libertadores 2025 |
| 1196 | victorias de sporting cristal en torneo apertura | 58 | 1196_victorias de sporting cristal en torneo apertura |
| 1197 | mercado inmobiliario y demanda de vivienda en Lima | 58 | 1197_mercado inmobiliario y demanda de vivienda en Lima |
| 1198 | estafas en línea y empleo falso | 58 | 1198_estafas en línea y empleo falso |
| 1199 | accidentes de autobús en Bolivia y Guatemala | 58 | 1199_accidentes de autobús en Bolivia y Guatemala |
| 1200 | disoluciones y liquidaciones de empresas | 58 | 1200_disoluciones y liquidaciones de empresas |
| 1201 | proyectos de electrificación y generación eléctrica en Perú | 58 | 1201_proyectos de electrificación y generación eléctrica en Perú |
| 1202 | detenciones y incidentes relacionados con el tráfico de drogas y la ebriedad | 58 | 1202_detenciones y incidentes relacionados con el tráfico de drogas y la ebriedad |
| 1203 | conectividad fibra óptica Perú | 58 | 1203_conectividad fibra óptica Perú |
| 1204 | sanciones a venezuela comercio petrolero | 58 | 1204_sanciones a venezuela comercio petrolero |
| 1205 | prevención inundaciones río Rímac | 58 | 1205_prevención inundaciones río Rímac |
| 1206 | atletismo, medallas, mundiales, montaña, marchistas, corredores, Perú | 58 | 1206_atletismo, medallas, mundiales, montaña, marchistas, corredores, Perú |
| 1207 | puentes y infraestructura vial en Lima | 58 | 1207_puentes y infraestructura vial en Lima |
| 1208 | gastos escolares y planificación financiera en Perú | 58 | 1208_gastos escolares y planificación financiera en Perú |
| 1209 | muerte de nilo burga y corrupción en qali warma | 58 | 1209_muerte de nilo burga y corrupción en qali warma |
| 1210 | reubicación estatua pizarro mestizaje conmemoración 490 aniversario lima | 58 | 1210_reubicación estatua pizarro mestizaje conmemoración 490 aniversario lima |
| 1211 | propuesta compra oro bcr minería informal | 58 | 1211_propuesta compra oro bcr minería informal |
| 1212 | tráfico vial y obras de infraestructura en Lima y Callao | 58 | 1212_tráfico vial y obras de infraestructura en Lima y Callao |
| 1213 | controversia contrato brian farioli alianza lima exámenes médicos demandas | 58 | 1213_controversia contrato brian farioli alianza lima exámenes médicos demandas |
| 1214 | creación ministerio infraestructura | 58 | 1214_creación ministerio infraestructura |
| 1215 | educación digital inclusiva en Perú | 58 | 1215_educación digital inclusiva en Perú |
| 1216 | sostenibilidad microfinanzas círculos economía circular créditos reciclaje | 58 | 1216_sostenibilidad microfinanzas círculos economía circular créditos reciclaje |
| 1217 | temas diversos 2025 | 58 | 1217_temas diversos 2025 |
| 1218 | adquisición de crediscotia por banco santander en perú | 57 | 1218_adquisición de crediscotia por banco santander en perú |
| 1219 | alianza lima voley sudamericano clubes 2025 | 57 | 1219_alianza lima voley sudamericano clubes 2025 |
| 1220 | irregularidades en la gestión pública y control de la contraloría en Perú | 57 | 1220_irregularidades en la gestión pública y control de la contraloría en Perú |
| 1221 | gestión municipal y normativas locales | 57 | 1221_gestión municipal y normativas locales |
| 1222 | préstamos y educación financiera | 57 | 1222_préstamos y educación financiera |
| 1223 | controversia entre marisol y christian cueva | 57 | 1223_controversia entre marisol y christian cueva |
| 1224 | mercado inmobiliario en Lima | 57 | 1224_mercado inmobiliario en Lima |
| 1225 | sustentabilidad en cosmética y autocuidado masculino con productos naturales y reciclables | 57 | 1225_sustentabilidad en cosmética y autocuidado masculino con productos naturales y reciclables |
| 1226 | relaciones personales y farándula | 57 | 1226_relaciones personales y farándula |
| 1227 | aviación y viajes en américa latina | 57 | 1227_aviación y viajes en américa latina |
| 1228 | Crisis y legado del Papa Francisco en la Iglesia Católica | 57 | 1228_Crisis y legado del Papa Francisco en la Iglesia Católica |
| 1229 | gestión de riesgos de desastres en Perú | 57 | 1229_gestión de riesgos de desastres en Perú |
| 1230 | agricultura y seguridad alimentaria en Perú | 57 | 1230_agricultura y seguridad alimentaria en Perú |
| 1231 | inscripción de progenitores y procesos de paternidad en Perú | 57 | 1231_inscripción de progenitores y procesos de paternidad en Perú |
| 1232 | exportaciones peruanas y desarrollo del puerto de Chancay | 57 | 1232_exportaciones peruanas y desarrollo del puerto de Chancay |
| 1233 | emprendimiento y estrategias comerciales | 57 | 1233_emprendimiento y estrategias comerciales |
| 1234 | competencia vehiculos electricos tesla byd elon musk | 57 | 1234_competencia vehiculos electricos tesla byd elon musk |
| 1235 | proyectos aeroportuarios en el aeropuerto internacional jorge chávez | 57 | 1235_proyectos aeroportuarios en el aeropuerto internacional jorge chávez |
| 1236 | inversiones mineras en peru 2025 | 57 | 1236_inversiones mineras en peru 2025 |
| 1237 | helados onofrio promoción innovaciones sabores dulce | 57 | 1237_helados onofrio promoción innovaciones sabores dulce |
| 1238 | suero defectuoso en clínica Sanna y fallecimiento de bebés por negligencia médica | 57 | 1238_suero defectuoso en clínica Sanna y fallecimiento de bebés por negligencia médica |
| 1239 | tecnología, inteligencia artificial, procesadores, computadoras, eficiencia energética, dispositivos móviles, innovación | 57 | 1239_tecnología, inteligencia artificial, procesadores, computadoras, eficiencia energética, dispositivos móviles, innovación |
| 1240 | energías renovables en Perú | 57 | 1240_energías renovables en Perú |
| 1241 | crisis hídrica y cambio climático | 57 | 1241_crisis hídrica y cambio climático |
| 1242 | inclusión financiera mujeres Perú | 57 | 1242_inclusión financiera mujeres Perú |
| 1243 | sucesiones y matrimonios en Perú | 57 | 1243_sucesiones y matrimonios en Perú |
| 1244 | restitución de la detención preliminar en casos de no flagrancia | 57 | 1244_restitución de la detención preliminar en casos de no flagrancia |
| 1245 | salud visual | 57 | 1245_salud visual |
| 1246 | crecimiento económico en Perú | 57 | 1246_crecimiento económico en Perú |
| 1247 | fútbol copa sudamericana atlantico grau cusco fc | 57 | 1247_fútbol copa sudamericana atlantico grau cusco fc |
| 1248 | constitución de fideicomisos en administración de adelantos de obra | 57 | 1248_constitución de fideicomisos en administración de adelantos de obra |
| 1249 | fútbol psg champions league supercopa liga 1 dembele | 57 | 1249_fútbol psg champions league supercopa liga 1 dembele |
| 1250 | consumo y adulteración de bebidas alcohólicas | 57 | 1250_consumo y adulteración de bebidas alcohólicas |
| 1251 | smartphones oppo reno13 5G características inteligencia artificial resistencia diseño | 57 | 1251_smartphones oppo reno13 5G características inteligencia artificial resistencia diseño |
| 1252 | Telecomunicaciones en América Latina y desinversiones de Telefónica | 57 | 1252_Telecomunicaciones en América Latina y desinversiones de Telefónica |
| 1253 | demanda vehicular y especificaciones automotrices | 57 | 1253_demanda vehicular y especificaciones automotrices |
| 1254 | tecnología móvil | 57 | 1254_tecnología móvil |
| 1255 | exportaciones mineras perú 2024 récord cobre oro | 57 | 1255_exportaciones mineras perú 2024 récord cobre oro |
| 1256 | brechas de género en el ámbito laboral y doméstico | 57 | 1256_brechas de género en el ámbito laboral y doméstico |
| 1257 | crisis en el Colegio de Abogados de Lima | 57 | 1257_crisis en el Colegio de Abogados de Lima |
| 1258 | fragmentos confusos y desordenados | 56 | 1258_fragmentos confusos y desordenados |
| 1259 | delincuencia en chorrillos | 56 | 1259_delincuencia en chorrillos |
| 1260 | caso Qali Warma y corrupción en el gobierno de Dina Boluarte | 56 | 1260_caso Qali Warma y corrupción en el gobierno de Dina Boluarte |
| 1261 | infraestructura vial en Perú | 56 | 1261_infraestructura vial en Perú |
| 1262 | INDECOPI y protección de la competencia y propiedad intelectual | 56 | 1262_INDECOPI y protección de la competencia y propiedad intelectual |
| 1263 | desarrollo urbano y participación vecinal en Lurigancho-Chosica | 56 | 1263_desarrollo urbano y participación vecinal en Lurigancho-Chosica |
| 1264 | influencers y redes sociales en Perú | 56 | 1264_influencers y redes sociales en Perú |
| 1265 | religion y espiritualidad | 56 | 1265_religion y espiritualidad |
| 1266 | fútbol, Alianza Lima, Universitario, Copa Libertadores, partidos, calendario, competencia, resultados | 56 | 1266_fútbol, Alianza Lima, Universitario, Copa Libertadores, partidos, calendario, competencia, resultados |
| 1267 | programas de televisión y transmisiones en vivo | 56 | 1267_programas de televisión y transmisiones en vivo |
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| 1269 | prórroga de vencimientos de impuestos y arbitrios municipales en Perú | 56 | 1269_prórroga de vencimientos de impuestos y arbitrios municipales en Perú |
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| 1401 | mercado laboral en Perú | 52 | 1401_mercado laboral en Perú |
| 1402 | decretos supremos y normativas gubernamentales en Perú | 52 | 1402_decretos supremos y normativas gubernamentales en Perú |
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| 1408 | relaciones interpersonales y comunicación | 52 | 1408_relaciones interpersonales y comunicación |
| 1409 | libertad de expresión y regulación de la prensa | 52 | 1409_libertad de expresión y regulación de la prensa |
| 1410 | aumento de pensiones y salarios en Perú | 52 | 1410_aumento de pensiones y salarios en Perú |
| 1411 | proyectos inmobiliarios sostenibles en Perú | 52 | 1411_proyectos inmobiliarios sostenibles en Perú |
| 1412 | Caso de destitución y apelaciones de Patricia Benavides y Enma Benavides | 52 | 1412_Caso de destitución y apelaciones de Patricia Benavides y Enma Benavides |
| 1413 | controversias ministeriales en el gobierno de dina boluarte | 52 | 1413_controversias ministeriales en el gobierno de dina boluarte |
| 1414 | fútbol boliviano eliminatorias selección guillermo viscarra | 52 | 1414_fútbol boliviano eliminatorias selección guillermo viscarra |
| 1415 | investigación audio ministro Santiváñez | 52 | 1415_investigación audio ministro Santiváñez |
| 1416 | inclusión femenina en minería y STEM | 52 | 1416_inclusión femenina en minería y STEM |
| 1417 | infraestructura portuaria crecimiento económico Perú 2024 | 52 | 1417_infraestructura portuaria crecimiento económico Perú 2024 |
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| 1420 | mercado automotriz en Perú, Toyota, híbridos, electrificación, competencia | 52 | 1420_mercado automotriz en Perú, Toyota, híbridos, electrificación, competencia |
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| 1424 | Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social y programas de inclusión social | 52 | 1424_Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social y programas de inclusión social |
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| 1427 | situación de virus respiratorios y medidas de prevención en Perú | 51 | 1427_situación de virus respiratorios y medidas de prevención en Perú |
| 1428 | cierres fronterizos y seguridad electoral | 51 | 1428_cierres fronterizos y seguridad electoral |
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| 1430 | construcción centro capacitación congreso Santa María del Mar | 51 | 1430_construcción centro capacitación congreso Santa María del Mar |
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| 1432 | transmisión de eventos deportivos y partidos de fútbol | 51 | 1432_transmisión de eventos deportivos y partidos de fútbol |
| 1433 | Cienciano fútbol amistosos preparación | 51 | 1433_Cienciano fútbol amistosos preparación |
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| 1435 | apoyo a pescadores afectados por oleajes anómalos | 51 | 1435_apoyo a pescadores afectados por oleajes anómalos |
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| 1437 | vehículos comerciales y pickups | 51 | 1437_vehículos comerciales y pickups |
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| 1439 | lanzamientos de SUVs en Perú | 51 | 1439_lanzamientos de SUVs en Perú |
| 1440 | arbitraje y modificaciones en las reglas del fútbol | 51 | 1440_arbitraje y modificaciones en las reglas del fútbol |
| 1441 | tendencias de consumo en Perú | 51 | 1441_tendencias de consumo en Perú |
| 1442 | regreso de neymar al santos | 51 | 1442_regreso de neymar al santos |
| 1443 | financiamiento de mypes y factoring en Perú | 51 | 1443_financiamiento de mypes y factoring en Perú |
| 1444 | recepción virtual de publicaciones oficiales con firma digital | 51 | 1444_recepción virtual de publicaciones oficiales con firma digital |
| 1445 | responsabilidad penal de menores | 51 | 1445_responsabilidad penal de menores |
| 1446 | Champions League Real Madrid Atlético de Madrid | 51 | 1446_Champions League Real Madrid Atlético de Madrid |
| 1447 | construcción y metodologías en proyectos de infraestructura | 51 | 1447_construcción y metodologías en proyectos de infraestructura |
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| 1487 | Crisis financiera de Telefónica del Perú y reestructuración de deudas | 50 | 1487_Crisis financiera de Telefónica del Perú y reestructuración de deudas |
| 1488 | desempeño financiero y crecimiento empresarial | 50 | 1488_desempeño financiero y crecimiento empresarial |
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| 1492 | crisis del mango en Perú | 50 | 1492_crisis del mango en Perú |
| 1493 | burnley oliver sonne championship fa cup ascenso | 50 | 1493_burnley oliver sonne championship fa cup ascenso |
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| 1495 | corrupción en el congreso peruano | 49 | 1495_corrupción en el congreso peruano |
| 1496 | Controversia sobre cobro a estudiantes de colegios privados en la UNMSM | 49 | 1496_Controversia sobre cobro a estudiantes de colegios privados en la UNMSM |
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| 1631 | preservación del patrimonio histórico de Lima | 46 | 1631_preservación del patrimonio histórico de Lima |
| 1632 | selección peruana eliminatorias paolo guerrero óscar ibáñez | 46 | 1632_selección peruana eliminatorias paolo guerrero óscar ibáñez |
| 1633 | situación laboral en Lima Metropolitana | 46 | 1633_situación laboral en Lima Metropolitana |
| 1634 | capacitación empresarial para mipymes en Perú | 46 | 1634_capacitación empresarial para mipymes en Perú |
| 1635 | inversiones portuarias en Perú | 46 | 1635_inversiones portuarias en Perú |
| 1636 | temblores y tsunami en Santorini y Japón | 46 | 1636_temblores y tsunami en Santorini y Japón |
| 1637 | victoria inter miami universitario penales messi | 46 | 1637_victoria inter miami universitario penales messi |
| 1638 | incendios de vehículos y extorsión | 46 | 1638_incendios de vehículos y extorsión |
| 1639 | selección peruana sub 17 sudamericano resultados amistosos | 46 | 1639_selección peruana sub 17 sudamericano resultados amistosos |
| 1640 | agroexportación, fitosanitaria, productos agrícolas, sostenibilidad, mercados internacionales | 45 | 1640_agroexportación, fitosanitaria, productos agrícolas, sostenibilidad, mercados internacionales |
| 1641 | fútbol liga 1 chankas resultados partidos | 45 | 1641_fútbol liga 1 chankas resultados partidos |
| 1642 | renuncia de francis allison a alianza para el progreso APP y crisis política en el congreso | 45 | 1642_renuncia de francis allison a alianza para el progreso APP y crisis política en el congreso |
| 1643 | fichajes futbol peruano 2025 | 45 | 1643_fichajes futbol peruano 2025 |
| 1644 | liquidación doe run perú | 45 | 1644_liquidación doe run perú |
| 1645 | salud cerebral y magnesio | 45 | 1645_salud cerebral y magnesio |
| 1646 | colaboraciones de Starbucks y Dunkin para San Valentín y actividades comunitarias | 45 | 1646_colaboraciones de Starbucks y Dunkin para San Valentín y actividades comunitarias |
| 1647 | foros cade 2025 liderazgo educación salud empresarial | 45 | 1647_foros cade 2025 liderazgo educación salud empresarial |
| 1648 | fichaje de Eryc Castillo en Alianza Lima | 45 | 1648_fichaje de Eryc Castillo en Alianza Lima |
| 1649 | salud en peru | 45 | 1649_salud en peru |
| 1650 | lesiones futbolistas | 45 | 1650_lesiones futbolistas |
| 1651 | medios de comunicación y publicaciones en Perú | 45 | 1651_medios de comunicación y publicaciones en Perú |
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| 1657 | seguridad alimentaria y desarrollo social | 45 | 1657_seguridad alimentaria y desarrollo social |
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| 1659 | André Carrillo y su desempeño en el fútbol peruano y en el Corinthians | 45 | 1659_André Carrillo y su desempeño en el fútbol peruano y en el Corinthians |
| 1660 | controversias de shirley arica y futbolistas peruanos | 45 | 1660_controversias de shirley arica y futbolistas peruanos |
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| 1662 | presupuesto participativo y participación ciudadana | 45 | 1662_presupuesto participativo y participación ciudadana |
| 1663 | sector retail peruano | 45 | 1663_sector retail peruano |
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| 1669 | fraude bancario y suplantación de identidad | 45 | 1669_fraude bancario y suplantación de identidad |
| 1670 | eventos gastronómicos | 45 | 1670_eventos gastronómicos |
| 1671 | pension 65 adultos mayores intervención social revalorización habilidades ancestrales | 45 | 1671_pension 65 adultos mayores intervención social revalorización habilidades ancestrales |
| 1672 | Universidad San Ignacio de Loyola innovación educación internacional financias investigación rankings | 45 | 1672_Universidad San Ignacio de Loyola innovación educación internacional financias investigación rankings |
| 1673 | Óscar Ibáñez como nuevo director técnico de la selección peruana de fútbol | 45 | 1673_Óscar Ibáñez como nuevo director técnico de la selección peruana de fútbol |
| 1674 | comision de etica congreso violacion jose jeri | 45 | 1674_comision de etica congreso violacion jose jeri |
| 1675 | educación universitaria y expansión de infraestructura en Lima | 45 | 1675_educación universitaria y expansión de infraestructura en Lima |
| 1676 | convocatorias de juntas de propietarios | 45 | 1676_convocatorias de juntas de propietarios |
| 1677 | cáncer y diagnóstico temprano | 45 | 1677_cáncer y diagnóstico temprano |
| 1678 | sebastián britos arquero universitario errores apoyo rendimiento | 44 | 1678_sebastián britos arquero universitario errores apoyo rendimiento |
| 1679 | régimen de garantías mobiliarias y sistema informativo SIGM | 44 | 1679_régimen de garantías mobiliarias y sistema informativo SIGM |
| 1680 | crecimiento económico Perú metales exportaciones | 44 | 1680_crecimiento económico Perú metales exportaciones |
| 1681 | congestión puerto del Callao | 44 | 1681_congestión puerto del Callao |
| 1682 | licencias de conducir y procesos de obtención | 44 | 1682_licencias de conducir y procesos de obtención |
| 1683 | Champions League Real Madrid Manchester City | 44 | 1683_Champions League Real Madrid Manchester City |
| 1684 | nuevas designaciones en la sunat y liderazgo de marilú llerena | 44 | 1684_nuevas designaciones en la sunat y liderazgo de marilú llerena |
| 1685 | minería ilegal en Perú | 44 | 1685_minería ilegal en Perú |
| 1686 | aerolíneas sudamericanas, crecimiento, JetSMART, Arajet, tecnología, flota moderna, inclusión femenina, sostenibilidad, promoción de rutas | 44 | 1686_aerolíneas sudamericanas, crecimiento, JetSMART, Arajet, tecnología, flota moderna, inclusión femenina, sostenibilidad, promoción de rutas |
| 1687 | patrocinio caja huancayo alianza lima | 44 | 1687_patrocinio caja huancayo alianza lima |
| 1688 | promociones y actividades en centros comerciales | 44 | 1688_promociones y actividades en centros comerciales |
| 1689 | mercado de valores y movimientos bursátiles | 44 | 1689_mercado de valores y movimientos bursátiles |
| 1690 | expansión logística en Perú | 44 | 1690_expansión logística en Perú |
| 1691 | fraudes financieros y clonación de tarjetas | 44 | 1691_fraudes financieros y clonación de tarjetas |
| 1692 | regulación laboral y derechos de los trabajadores en perú | 44 | 1692_regulación laboral y derechos de los trabajadores en perú |
| 1693 | juicio golpe de estado de pedro castillo | 44 | 1693_juicio golpe de estado de pedro castillo |
| 1694 | educación e innovación social en tecnología | 44 | 1694_educación e innovación social en tecnología |
| 1695 | Alianza Lima Tarde Blanquiazul 2025 | 44 | 1695_Alianza Lima Tarde Blanquiazul 2025 |
| 1696 | Elecciones en Alemania y ascenso de la ultraderecha | 44 | 1696_Elecciones en Alemania y ascenso de la ultraderecha |
| 1697 | situación de Joao Grimaldo en el fútbol europeo | 44 | 1697_situación de Joao Grimaldo en el fútbol europeo |
| 1698 | seguros y desgravamen | 44 | 1698_seguros y desgravamen |
| 1699 | burocracia y desregulación en Perú | 44 | 1699_burocracia y desregulación en Perú |
| 1700 | alerta de desbordes de ríos y aumento de caudal | 44 | 1700_alerta de desbordes de ríos y aumento de caudal |
| 1701 | programación de eventos y programas deportivos en televisión | 44 | 1701_programación de eventos y programas deportivos en televisión |
| 1702 | suspensión partidos fútbol tragedia Trujillo | 44 | 1702_suspensión partidos fútbol tragedia Trujillo |
| 1703 | igualdad de género | 44 | 1703_igualdad de género |
| 1704 | promociones concursos bingo premios diarios | 44 | 1704_promociones concursos bingo premios diarios |
| 1705 | dengue serotipo 3 y prevención en Perú | 44 | 1705_dengue serotipo 3 y prevención en Perú |
| 1706 | relaciones, farándula, comparaciones, conflictos, ruptura, fama, música, indirectas | 44 | 1706_relaciones, farándula, comparaciones, conflictos, ruptura, fama, música, indirectas |
| 1707 | fenómeno climático y alerta de El Niño Costero | 44 | 1707_fenómeno climático y alerta de El Niño Costero |
| 1708 | extradiciones y procesos judiciales en países latinoamericanos | 44 | 1708_extradiciones y procesos judiciales en países latinoamericanos |
| 1709 | operador logístico y crecimiento en el sector de almacenamiento en Perú | 44 | 1709_operador logístico y crecimiento en el sector de almacenamiento en Perú |
| 1710 | tendencias en bebidas espirituosas y alianzas estratégicas en el mercado peruano | 44 | 1710_tendencias en bebidas espirituosas y alianzas estratégicas en el mercado peruano |
| 1711 | enfermedad renal crónica y prevención | 44 | 1711_enfermedad renal crónica y prevención |
| 1712 | venta filial telefonica peru | 44 | 1712_venta filial telefonica peru |
| 1713 | aumento salarial docentes Perú | 44 | 1713_aumento salarial docentes Perú |
| 1714 | fusiones y absorciones empresariales | 44 | 1714_fusiones y absorciones empresariales |
| 1715 | contrabando de cigarrillos y mercancías ilegales | 44 | 1715_contrabando de cigarrillos y mercancías ilegales |
| 1716 | recuperacion economica 2025 | 44 | 1716_recuperacion economica 2025 |
| 1717 | seguridad cibernética y gestión de dispositivos móviles | 44 | 1717_seguridad cibernética y gestión de dispositivos móviles |
| 1718 | mujeres en STEM y educación científica | 44 | 1718_mujeres en STEM y educación científica |
| 1719 | contaminacion y remediacion de playas en ancon tras derrame de petroleo de repsol | 44 | 1719_contaminacion y remediacion de playas en ancon tras derrame de petroleo de repsol |
| 1720 | actividades culturales y formación en artes escénicas en Perú | 44 | 1720_actividades culturales y formación en artes escénicas en Perú |
| 1721 | estrategias de ventas campaña escolar emprendedores | 44 | 1721_estrategias de ventas campaña escolar emprendedores |
| 1722 | editorial y empresas | 44 | 1722_editorial y empresas |
| 1723 | edicto matrimonial pueblo libre | 43 | 1723_edicto matrimonial pueblo libre |
| 1724 | Seguro Integral de Salud en Perú | 43 | 1724_Seguro Integral de Salud en Perú |
| 1725 | Alianza Lima reprogramación partido ADT por avión charter | 43 | 1725_Alianza Lima reprogramación partido ADT por avión charter |
| 1726 | pérdida de títulos y duplicados educativos | 43 | 1726_pérdida de títulos y duplicados educativos |
| 1727 | vocero ministerio interior controversia salario inseguridad | 43 | 1727_vocero ministerio interior controversia salario inseguridad |
| 1728 | narcotráfico y criminalidad en Ecuador | 43 | 1728_narcotráfico y criminalidad en Ecuador |
| 1729 | Champions League octavos de final PSG Liverpool | 43 | 1729_Champions League octavos de final PSG Liverpool |
| 1730 | oportunidades internacionales educación superior | 43 | 1730_oportunidades internacionales educación superior |
| 1731 | minería ilegal y accidentes laborales | 43 | 1731_minería ilegal y accidentes laborales |
| 1732 | partido amistoso inter miami universitario messi espectáculo medio tiempo | 43 | 1732_partido amistoso inter miami universitario messi espectáculo medio tiempo |
| 1733 | intercambio comercial entre Perú y Ecuador a través del megapuerto de Chancay | 43 | 1733_intercambio comercial entre Perú y Ecuador a través del megapuerto de Chancay |
| 1734 | accidentes de tránsito en Chimbote | 43 | 1734_accidentes de tránsito en Chimbote |
| 1735 | asesinato de periodistas en Perú | 43 | 1735_asesinato de periodistas en Perú |
| 1736 | obesidad y salud | 43 | 1736_obesidad y salud |
| 1737 | optimismo y pesimismo económico en Perú 2025 | 43 | 1737_optimismo y pesimismo económico en Perú 2025 |
| 1738 | programa pension 65 apoyo adultos mayores subvenciones económicas | 43 | 1738_programa pension 65 apoyo adultos mayores subvenciones económicas |
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| 1769 | relaciones entre Venezuela y Estados Unidos | 42 | 1769_relaciones entre Venezuela y Estados Unidos |
| 1770 | investigaciones futbolísticas y conflictos arbitrales | 42 | 1770_investigaciones futbolísticas y conflictos arbitrales |
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| 1774 | emprendimiento femenino en Perú | 42 | 1774_emprendimiento femenino en Perú |
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| 1780 | conflicto entre el congreso y la fiscalía del perú | 42 | 1780_conflicto entre el congreso y la fiscalía del perú |
| 1781 | informes financieros y situación patrimonial | 42 | 1781_informes financieros y situación patrimonial |
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| 1783 | crisis de extorsión en Perú | 42 | 1783_crisis de extorsión en Perú |
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| 1791 | temas laborales y salarios en Perú | 42 | 1791_temas laborales y salarios en Perú |
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| 1793 | movilidad y transporte en lima con enfoque en aplicaciones y experiencias turisticas | 41 | 1793_movilidad y transporte en lima con enfoque en aplicaciones y experiencias turisticas |
| 1794 | aviación y aerolíneas | 41 | 1794_aviación y aerolíneas |
| 1795 | crisis y paralización de la refinería Talara de Petroperú | 41 | 1795_crisis y paralización de la refinería Talara de Petroperú |
| 1796 | encuestas sobre fútbol en Perú | 41 | 1796_encuestas sobre fútbol en Perú |
| 1797 | Crisis sanitaria por suero defectuoso y nombramiento de Sonia Delgado como nueva directora de Digemid | 41 | 1797_Crisis sanitaria por suero defectuoso y nombramiento de Sonia Delgado como nueva directora de Digemid |
| 1798 | fútbol real madrid vinicius ronaldo balon de oro kylian mbappé rodri negociaciones | 41 | 1798_fútbol real madrid vinicius ronaldo balon de oro kylian mbappé rodri negociaciones |
| 1799 | Megapuerto Chancay comercio exterior aduanas eficiencia | 41 | 1799_Megapuerto Chancay comercio exterior aduanas eficiencia |
| 1800 | arte contemporáneo en Perú | 41 | 1800_arte contemporáneo en Perú |
| 1801 | investigacion cientifica y cambio climatico en la antartida y glaciares | 41 | 1801_investigacion cientifica y cambio climatico en la antartida y glaciares |
| 1802 | conflicto entre Andrea Llosa y Magaly Medina por entrevista a Christian Cueva | 41 | 1802_conflicto entre Andrea Llosa y Magaly Medina por entrevista a Christian Cueva |
| 1803 | bodas y matrimonios | 41 | 1803_bodas y matrimonios |
| 1804 | discapacidad y derechos humanos | 41 | 1804_discapacidad y derechos humanos |
| 1805 | aumento de homicidios en Perú y discrepancias en las cifras oficiales | 41 | 1805_aumento de homicidios en Perú y discrepancias en las cifras oficiales |
| 1806 | aperturas de tiendas de tecnología en Perú | 41 | 1806_aperturas de tiendas de tecnología en Perú |
| 1807 | Producción y consumo de papa en Perú | 41 | 1807_Producción y consumo de papa en Perú |
| 1808 | empleabilidad juvenil | 41 | 1808_empleabilidad juvenil |
| 1809 | fallecimiento de leo dan | 41 | 1809_fallecimiento de leo dan |
| 1810 | inmunoterapia cancer vacunas linfocitos genetica | 41 | 1810_inmunoterapia cancer vacunas linfocitos genetica |
| 1811 | Renata Flores en el Festival de Viña del Mar 2025 | 41 | 1811_Renata Flores en el Festival de Viña del Mar 2025 |
| 1812 | minería y finanzas de Buenaventura en Perú | 41 | 1812_minería y finanzas de Buenaventura en Perú |
| 1813 | salud sexual y hormonal masculina y femenina | 41 | 1813_salud sexual y hormonal masculina y femenina |
| 1814 | denuncia constitucional por peculado doloso en viaje a cumpleaños de congresista | 41 | 1814_denuncia constitucional por peculado doloso en viaje a cumpleaños de congresista |
| 1815 | crisis matrimonial de tilsa lozano y jackson mora por infidelidad | 41 | 1815_crisis matrimonial de tilsa lozano y jackson mora por infidelidad |
| 1816 | comercio ilícito y prácticas desleales | 41 | 1816_comercio ilícito y prácticas desleales |
| 1817 | eventos familiares en el parque de las leyendas | 41 | 1817_eventos familiares en el parque de las leyendas |
| 1818 | rebalanceo tarifario servicios de agua | 41 | 1818_rebalanceo tarifario servicios de agua |
| 1819 | escándalos relaciones amorosas infidelidades | 41 | 1819_escándalos relaciones amorosas infidelidades |
| 1820 | moda y joyería sostenible en Perú | 41 | 1820_moda y joyería sostenible en Perú |
| 1821 | construcción arena lima bienestar animal | 41 | 1821_construcción arena lima bienestar animal |
| 1822 | derechos humanos en cuba y el impacto de la política de excarcelación | 41 | 1822_derechos humanos en cuba y el impacto de la política de excarcelación |
| 1823 | intoxicación infantil alimentación escolar | 41 | 1823_intoxicación infantil alimentación escolar |
| 1824 | cambio de liderazgo en canadá y tensiones con eeuu | 41 | 1824_cambio de liderazgo en canadá y tensiones con eeuu |
| 1825 | venta minka parque arauco grupo centenario adquisición inmobiliaria centros comerciales | 41 | 1825_venta minka parque arauco grupo centenario adquisición inmobiliaria centros comerciales |
| 1826 | nombres directivos banca | 41 | 1826_nombres directivos banca |
| 1827 | impacto de los feriados en la productividad y economía en Perú | 41 | 1827_impacto de los feriados en la productividad y economía en Perú |
| 1828 | eventos de comedia y cultura pop en Perú | 41 | 1828_eventos de comedia y cultura pop en Perú |
| 1829 | avance infraestructura aeropuerto jorge chávez | 41 | 1829_avance infraestructura aeropuerto jorge chávez |
| 1830 | expansión de vuelos entre Europa y Perú | 41 | 1830_expansión de vuelos entre Europa y Perú |
| 1831 | violencia minería ilegal Pataz | 41 | 1831_violencia minería ilegal Pataz |
| 1832 | reducción de feriados en Perú | 41 | 1832_reducción de feriados en Perú |
| 1833 | relaciones sentimentales giuliana rengifo y maryto | 41 | 1833_relaciones sentimentales giuliana rengifo y maryto |
| 1834 | inversiones agua cajamarca forum davos newmont glencore | 41 | 1834_inversiones agua cajamarca forum davos newmont glencore |
| 1835 | elecciones generales 2026 | 41 | 1835_elecciones generales 2026 |
| 1836 | apuestas online y ludopatía en Perú | 41 | 1836_apuestas online y ludopatía en Perú |
| 1837 | Zonas Económicas Especiales en Perú | 41 | 1837_Zonas Económicas Especiales en Perú |
| 1838 | reacreditacion UPN IAC-CINDA calidad educativa investigacion | 41 | 1838_reacreditacion UPN IAC-CINDA calidad educativa investigacion |
| 1839 | masificación del gas en Cusco y proyectos de hidrocarburos | 41 | 1839_masificación del gas en Cusco y proyectos de hidrocarburos |
| 1840 | telecomunicaciones en perú 5g colaboración gsma inversión infraestructura | 41 | 1840_telecomunicaciones en perú 5g colaboración gsma inversión infraestructura |
| 1841 | nutrición saludable | 40 | 1841_nutrición saludable |
| 1842 | exportaciones textiles peruanas | 40 | 1842_exportaciones textiles peruanas |
| 1843 | canon hidrocarburos Cusco Loreto transferencia desarrollo sostenible | 40 | 1843_canon hidrocarburos Cusco Loreto transferencia desarrollo sostenible |
| 1844 | delincuencia y seguridad ciudadana | 40 | 1844_delincuencia y seguridad ciudadana |
| 1845 | ciberseguridad ESET amenazas malware infostealers ransomware protección | 40 | 1845_ciberseguridad ESET amenazas malware infostealers ransomware protección |
| 1846 | regulaciones continuidad servicios digitales | 40 | 1846_regulaciones continuidad servicios digitales |
| 1847 | responsabilidad laboral y accidentes | 40 | 1847_responsabilidad laboral y accidentes |
| 1848 | infraestructura deportiva y problemas de mantenimiento en estadios | 40 | 1848_infraestructura deportiva y problemas de mantenimiento en estadios |
| 1849 | Autoridad de Transporte Urbano y Procedimientos Administrativos | 40 | 1849_Autoridad de Transporte Urbano y Procedimientos Administrativos |
| 1850 | emergencia agrícola y Seguro Agrícola Catastrófico | 40 | 1850_emergencia agrícola y Seguro Agrícola Catastrófico |
| 1851 | Problemas en la entrega de medicamentos de EsSalud en el programa Padomi | 40 | 1851_Problemas en la entrega de medicamentos de EsSalud en el programa Padomi |
| 1852 | crisis de inteligencia en Perú | 40 | 1852_crisis de inteligencia en Perú |
| 1853 | cáncer de colon prevención y diagnóstico | 40 | 1853_cáncer de colon prevención y diagnóstico |
| 1854 | transporte y tecnología de buses | 40 | 1854_transporte y tecnología de buses |
| 1855 | historial crediticio y gestión financiera | 40 | 1855_historial crediticio y gestión financiera |
| 1856 | situación de sporting cristal y rumores de fichajes | 40 | 1856_situación de sporting cristal y rumores de fichajes |
| 1857 | prevención cáncer cuello uterino empoderamiento mujeres | 40 | 1857_prevención cáncer cuello uterino empoderamiento mujeres |
| 1858 | minería ilegal en la amazonía peruana | 40 | 1858_minería ilegal en la amazonía peruana |
| 1859 | relaciones y divorcios de celebridades | 40 | 1859_relaciones y divorcios de celebridades |
| 1860 | economía circular en Perú 2030 | 40 | 1860_economía circular en Perú 2030 |
| 1861 | ciberseguridad en Perú | 40 | 1861_ciberseguridad en Perú |
| 1862 | retiro fondos AFP Perú | 40 | 1862_retiro fondos AFP Perú |
| 1863 | exposiciones arte mujer literatura | 40 | 1863_exposiciones arte mujer literatura |
| 1864 | tecnología móvil huawei dispositivos inteligentes tablets smartphones plegables innovación fotografía | 40 | 1864_tecnología móvil huawei dispositivos inteligentes tablets smartphones plegables innovación fotografía |
| 1865 | liquidación de empresas y balances financieros | 40 | 1865_liquidación de empresas y balances financieros |
| 1866 | salud visual y enfermedades oculares | 40 | 1866_salud visual y enfermedades oculares |
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| 1868 | códigos y referencias numéricas | 40 | 1868_códigos y referencias numéricas |
| 1869 | Caso Betssy Chávez y prisión preventiva por intento de golpe de Estado | 40 | 1869_Caso Betssy Chávez y prisión preventiva por intento de golpe de Estado |
| 1870 | deportes peruanos | 40 | 1870_deportes peruanos |
| 1871 | emprendimiento innovación digital y gestión empresarial | 40 | 1871_emprendimiento innovación digital y gestión empresarial |
| 1872 | Eliminatorias Mundial 2026 Colombia Paraguay | 40 | 1872_Eliminatorias Mundial 2026 Colombia Paraguay |
| 1873 | preparación ante desastres naturales en Perú | 40 | 1873_preparación ante desastres naturales en Perú |
| 1874 | resonancias magneticas de cuerpo entero y sus riesgos en personas sanas | 40 | 1874_resonancias magneticas de cuerpo entero y sus riesgos en personas sanas |
| 1875 | alerta radiación ultravioleta | 40 | 1875_alerta radiación ultravioleta |
| 1876 | elecciones peruanas 2026 | 40 | 1876_elecciones peruanas 2026 |
| 1877 | ataques con cuchillo y atropellos en Europa | 40 | 1877_ataques con cuchillo y atropellos en Europa |
| 1878 | formalización de microempresas y pymes en Perú | 40 | 1878_formalización de microempresas y pymes en Perú |
| 1879 | conectividad aérea en Perú | 40 | 1879_conectividad aérea en Perú |
| 1880 | cambios en el diseño de billetes y monedas en Perú | 40 | 1880_cambios en el diseño de billetes y monedas en Perú |
| 1881 | inteligencia artificial en salud | 40 | 1881_inteligencia artificial en salud |
| 1882 | tecnología gadgets viajes seguridad dispositivos inteligentes | 40 | 1882_tecnología gadgets viajes seguridad dispositivos inteligentes |
| 1883 | amenazas cibernéticas y malware en aplicaciones móviles | 39 | 1883_amenazas cibernéticas y malware en aplicaciones móviles |
| 1884 | muerte de paul flores homenaje y legado musical | 39 | 1884_muerte de paul flores homenaje y legado musical |
| 1885 | Claudia Sheinbaum y asuntos de soberanía, migración y narcotráfico en México | 39 | 1885_Claudia Sheinbaum y asuntos de soberanía, migración y narcotráfico en México |
| 1886 | tratamientos estéticos glúteos piel ácido hialurónico | 39 | 1886_tratamientos estéticos glúteos piel ácido hialurónico |
| 1887 | ciberseguridad en Perú formación y desafíos | 39 | 1887_ciberseguridad en Perú formación y desafíos |
| 1888 | Wanda del Valle Bebecita extradición sicariato conspiración Revoredo | 39 | 1888_Wanda del Valle Bebecita extradición sicariato conspiración Revoredo |
| 1889 | eliminacion de barreras burocraticas y reembolsos de subsidios | 39 | 1889_eliminacion de barreras burocraticas y reembolsos de subsidios |
| 1890 | saneamiento catastral y registral | 39 | 1890_saneamiento catastral y registral |
| 1891 | pilsen amistad música experiencia interactiva | 39 | 1891_pilsen amistad música experiencia interactiva |
| 1892 | tecnología inteligencia artificial y inversiones empresariales | 39 | 1892_tecnología inteligencia artificial y inversiones empresariales |
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| 1896 | formalización minera pequeña minería Ley 32213 | 39 | 1896_formalización minera pequeña minería Ley 32213 |
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| 1904 | productos para el hogar promociones descuentos comparativa | 39 | 1904_productos para el hogar promociones descuentos comparativa |
| 1905 | infraestructura transporte comunicaciones Perú | 39 | 1905_infraestructura transporte comunicaciones Perú |
| 1906 | Copa Davis Perú Líbano Tenis | 39 | 1906_Copa Davis Perú Líbano Tenis |
| 1907 | emprendimiento e innovación en startups | 39 | 1907_emprendimiento e innovación en startups |
| 1908 | ciberseguridad | 39 | 1908_ciberseguridad |
| 1909 | velocidad de internet en Perú y Sudamérica | 39 | 1909_velocidad de internet en Perú y Sudamérica |
| 1910 | regulación de deudas y protección al consumidor | 39 | 1910_regulación de deudas y protección al consumidor |
| 1911 | promoción de utensilios de cocina | 39 | 1911_promoción de utensilios de cocina |
| 1912 | Demandas de inconstitucionalidad del Ministerio Público contra leyes que afectan la autonomía y independencia fiscal en Perú | 39 | 1912_Demandas de inconstitucionalidad del Ministerio Público contra leyes que afectan la autonomía y independencia fiscal en Perú |
| 1913 | edictos matrimoniales en Perú | 39 | 1913_edictos matrimoniales en Perú |
| 1914 | rendimiento bursátil siderperú gerdau utilidad capitalización inversión | 39 | 1914_rendimiento bursátil siderperú gerdau utilidad capitalización inversión |
| 1915 | lucha por la democracia en Venezuela | 39 | 1915_lucha por la democracia en Venezuela |
| 1916 | Copa Libertadores Alianza Lima Nacional Barcos Quevedo empate clasificación | 39 | 1916_Copa Libertadores Alianza Lima Nacional Barcos Quevedo empate clasificación |
| 1917 | finanzas y tasas de interés en Perú | 39 | 1917_finanzas y tasas de interés en Perú |
| 1918 | conflicto israel hamás rehenes bibas cuerpos | 39 | 1918_conflicto israel hamás rehenes bibas cuerpos |
| 1919 | juicios por agresiones sexuales en la industria del entretenimiento | 39 | 1919_juicios por agresiones sexuales en la industria del entretenimiento |
| 1920 | salud mental y estrés laboral | 39 | 1920_salud mental y estrés laboral |
| 1921 | tensiones diplomáticas perú méxico colombia derechos humanos golpismo claudia sheinbaum pedro castillo | 39 | 1921_tensiones diplomáticas perú méxico colombia derechos humanos golpismo claudia sheinbaum pedro castillo |
| 1922 | proyectos mineros y energéticos en Perú y América Latina | 39 | 1922_proyectos mineros y energéticos en Perú y América Latina |
| 1923 | Supercopa de Italia AC Milán Inter de Milán Juventus Riad | 39 | 1923_Supercopa de Italia AC Milán Inter de Milán Juventus Riad |
| 1924 | Xiaomi smartphones alta gama cámaras LEICA tecnología fotografía | 39 | 1924_Xiaomi smartphones alta gama cámaras LEICA tecnología fotografía |
| 1925 | crecimiento sector construcción Perú | 39 | 1925_crecimiento sector construcción Perú |
| 1926 | renuncias y ceses en el Ministerio Público | 39 | 1926_renuncias y ceses en el Ministerio Público |
| 1927 | teletrabajo flexibilidad regulaciones empleados motivación | 39 | 1927_teletrabajo flexibilidad regulaciones empleados motivación |
| 1928 | patrimonio cultural y riesgos geológicos en Cusco | 39 | 1928_patrimonio cultural y riesgos geológicos en Cusco |
| 1929 | susalud atención médica denuncias vulneraciones | 39 | 1929_susalud atención médica denuncias vulneraciones |
| 1930 | sorteos premios semanales y diarios | 39 | 1930_sorteos premios semanales y diarios |
| 1931 | inseguridad y delitos en Lima | 39 | 1931_inseguridad y delitos en Lima |
| 1932 | salud mental y establecimiento de metas académicas | 39 | 1932_salud mental y establecimiento de metas académicas |
| 1933 | fallas en servicios bancarios y billeteras digitales en Perú | 39 | 1933_fallas en servicios bancarios y billeteras digitales en Perú |
| 1934 | diabetes y retinopatía diabética | 39 | 1934_diabetes y retinopatía diabética |
| 1935 | deuda tributaria telefónica reestructuración procedimiento concursal | 39 | 1935_deuda tributaria telefónica reestructuración procedimiento concursal |
| 1936 | medición de pobreza multidimensional en Perú | 38 | 1936_medición de pobreza multidimensional en Perú |
| 1937 | escándalo en el deporte peruano | 38 | 1937_escándalo en el deporte peruano |
| 1938 | publicación digital de normas legales en Perú | 38 | 1938_publicación digital de normas legales en Perú |
| 1939 | relaciones comerciales suecia perú minería sostenibilidad | 38 | 1939_relaciones comerciales suecia perú minería sostenibilidad |
| 1940 | bicameralidad en el congreso de perú | 38 | 1940_bicameralidad en el congreso de perú |
| 1941 | conflictos urbanísticos y demandas vecinales en Lima | 38 | 1941_conflictos urbanísticos y demandas vecinales en Lima |
| 1942 | programas sociales inclusión económica | 38 | 1942_programas sociales inclusión económica |
| 1943 | conflictos de seguridad y minería ilegal en Pataz | 38 | 1943_conflictos de seguridad y minería ilegal en Pataz |
| 1944 | concurso operadores maquinaria pesada Ferreycorp Caterpillar | 38 | 1944_concurso operadores maquinaria pesada Ferreycorp Caterpillar |
| 1945 | alianza chery magia niños con cáncer | 38 | 1945_alianza chery magia niños con cáncer |
| 1946 | minería ilegal en Perú | 38 | 1946_minería ilegal en Perú |
| 1947 | crisis financiera telefonica del peru | 38 | 1947_crisis financiera telefonica del peru |
| 1948 | gestión sostenible del agua | 38 | 1948_gestión sostenible del agua |
| 1949 | narcotráfico y crimen organizado en México y Estados Unidos | 38 | 1949_narcotráfico y crimen organizado en México y Estados Unidos |
| 1950 | operativos de rescate | 38 | 1950_operativos de rescate |
| 1951 | transformación de empresas en sociedades anónimas cerradas | 38 | 1951_transformación de empresas en sociedades anónimas cerradas |
| 1952 | filtración de datos en Inkafarma | 38 | 1952_filtración de datos en Inkafarma |
| 1953 | impugnación de domicilio en Perú | 38 | 1953_impugnación de domicilio en Perú |
| 1954 | situación legal del hotel sanctuary lodge en machupicchu y derechos laborales de los trabajadores | 38 | 1954_situación legal del hotel sanctuary lodge en machupicchu y derechos laborales de los trabajadores |
| 1955 | intervención militar en venezuela | 38 | 1955_intervención militar en venezuela |
| 1956 | evaluación y fiscalización ambiental en Perú | 38 | 1956_evaluación y fiscalización ambiental en Perú |
| 1957 | beneficios tarjetas crédito viajes | 38 | 1957_beneficios tarjetas crédito viajes |
| 1958 | ciberseguridad y amenazas cibernéticas | 38 | 1958_ciberseguridad y amenazas cibernéticas |
| 1959 | carreras beneficas running san borja | 38 | 1959_carreras beneficas running san borja |
| 1960 | encuestas sobre Alianza Lima y su desempeño en competiciones | 38 | 1960_encuestas sobre Alianza Lima y su desempeño en competiciones |
| 1961 | salud bucal y prevención de caries | 38 | 1961_salud bucal y prevención de caries |
| 1962 | tecnologías de conectividad 5G y Wi-Fi 7 | 38 | 1962_tecnologías de conectividad 5G y Wi-Fi 7 |
| 1963 | Real Madrid Champions League remontadas | 38 | 1963_Real Madrid Champions League remontadas |
| 1964 | Día Mundial contra el Cáncer y prevención de la enfermedad | 38 | 1964_Día Mundial contra el Cáncer y prevención de la enfermedad |
| 1965 | problemas educativos universidades sanciones sunedu indécopi | 38 | 1965_problemas educativos universidades sanciones sunedu indécopi |
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| 1971 | relaciones empresariales en china y estrategias económicas de xi jinping | 37 | 1971_relaciones empresariales en china y estrategias económicas de xi jinping |
| 1972 | Universitario de Deportes y gestión financiera | 37 | 1972_Universitario de Deportes y gestión financiera |
| 1973 | scotiabank davivienda integración operaciones banca privada | 37 | 1973_scotiabank davivienda integración operaciones banca privada |
| 1974 | starbucks controversias laborales y cambios operativos | 37 | 1974_starbucks controversias laborales y cambios operativos |
| 1975 | sport boys futbol tornero apertura callao universidades partidos hinchadas | 37 | 1975_sport boys futbol tornero apertura callao universidades partidos hinchadas |
| 1976 | proyectos de manualidades y bricolaje en el hogar | 37 | 1976_proyectos de manualidades y bricolaje en el hogar |
| 1977 | ciberseguridad en empresas de América Latina | 37 | 1977_ciberseguridad en empresas de América Latina |
| 1978 | proyecto majes sihuas arequipa agroexportación | 37 | 1978_proyecto majes sihuas arequipa agroexportación |
| 1979 | protección del consumidor y seguros en Perú | 37 | 1979_protección del consumidor y seguros en Perú |
| 1980 | salud pública en Perú | 37 | 1980_salud pública en Perú |
| 1981 | crecimiento comercio electrónico América Latina | 37 | 1981_crecimiento comercio electrónico América Latina |
| 1982 | prevención cáncer piel lunares salud dérmica | 37 | 1982_prevención cáncer piel lunares salud dérmica |
| 1983 | conflicto en medio oriente | 37 | 1983_conflicto en medio oriente |
| 1984 | Empoderamiento femenino en educación y empleo | 37 | 1984_Empoderamiento femenino en educación y empleo |
| 1985 | derogación ley usura 31143, lobby bancario, controversia en el Congreso, impacto en consumidores | 37 | 1985_derogación ley usura 31143, lobby bancario, controversia en el Congreso, impacto en consumidores |
| 1986 | extorsiones ataques conciertos inseguridad | 37 | 1986_extorsiones ataques conciertos inseguridad |
| 1987 | inscripción militar en Perú | 37 | 1987_inscripción militar en Perú |
| 1988 | ataques a cajeros automáticos en Tumbes | 37 | 1988_ataques a cajeros automáticos en Tumbes |
| 1989 | incautaciones de oro minería ilegal lavado de activos | 37 | 1989_incautaciones de oro minería ilegal lavado de activos |
| 1990 | regulación de feriados y días no laborables en Perú | 37 | 1990_regulación de feriados y días no laborables en Perú |
| 1991 | baloncesto nba jugadores lebron james luka doncic stephen curry mvp traspasos | 37 | 1991_baloncesto nba jugadores lebron james luka doncic stephen curry mvp traspasos |
| 1992 | cuidado de baterías y carga de dispositivos móviles | 37 | 1992_cuidado de baterías y carga de dispositivos móviles |
| 1993 | empoderamiento femenino en microfinanzas y emprendimiento | 37 | 1993_empoderamiento femenino en microfinanzas y emprendimiento |
| 1994 | Impacto del Megapuerto de Chancay en la economía de Huaral y crecimiento de registros de propiedad | 37 | 1994_Impacto del Megapuerto de Chancay en la economía de Huaral y crecimiento de registros de propiedad |
| 1995 | medicamentos genéricos intercambiables en Perú | 37 | 1995_medicamentos genéricos intercambiables en Perú |
| 1996 | disputa herencia amuruz | 37 | 1996_disputa herencia amuruz |
| 1997 | deportes peruanos | 37 | 1997_deportes peruanos |
| 1998 | danza sabores peru experiencia sensorial gastronomía música espectáculo | 37 | 1998_danza sabores peru experiencia sensorial gastronomía música espectáculo |
| 1999 | deportaciones y repatriaciones de venezolanos | 37 | 1999_deportaciones y repatriaciones de venezolanos |
| 2000 | crisis sector hidrocarburos perú renuncia mantilla licitación lotes I y VI SNMPE | 37 | 2000_crisis sector hidrocarburos perú renuncia mantilla licitación lotes I y VI SNMPE |
| 2001 | humor y comedia en situaciones cotidianas | 37 | 2001_humor y comedia en situaciones cotidianas |
| 2002 | proyectos mineros perú | 37 | 2002_proyectos mineros perú |
| 2003 | sector cementero en Perú | 37 | 2003_sector cementero en Perú |
| 2004 | minería en Perú | 37 | 2004_minería en Perú |
| 2005 | escándalo corrupción Qali Warma | 37 | 2005_escándalo corrupción Qali Warma |
| 2006 | feria soluciones tecnológicas inteligencia artificial | 37 | 2006_feria soluciones tecnológicas inteligencia artificial |
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| 2008 | escándalo carne equina en conservas escolares | 37 | 2008_escándalo carne equina en conservas escolares |
| 2009 | foro salud pública Perú | 37 | 2009_foro salud pública Perú |
| 2010 | incidentes marítimos y rescates | 37 | 2010_incidentes marítimos y rescates |
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| 2034 | regreso de programas de televisión y sus participantes | 36 | 2034_regreso de programas de televisión y sus participantes |
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| 2039 | retirada de la oms y críticas a la gestión de la pandemia | 36 | 2039_retirada de la oms y críticas a la gestión de la pandemia |
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| 2041 | Copa Juvenil Mitsubishi Asia 2025 | 36 | 2041_Copa Juvenil Mitsubishi Asia 2025 |
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| 2046 | lanzamiento renault arkana kardian suv hibrida renaultution diseño tecnología seguridad | 36 | 2046_lanzamiento renault arkana kardian suv hibrida renaultution diseño tecnología seguridad |
| 2047 | Liga Saudí y actuaciones de Cristiano Ronaldo en Al-Nassr | 36 | 2047_Liga Saudí y actuaciones de Cristiano Ronaldo en Al-Nassr |
| 2048 | asesinato cantante Paul Flores organización criminal | 36 | 2048_asesinato cantante Paul Flores organización criminal |
| 2049 | Inversiones Portuarias Chancay OPA y volatilidad del mercado | 36 | 2049_Inversiones Portuarias Chancay OPA y volatilidad del mercado |
| 2050 | aviación y conectividad aérea en América Latina | 36 | 2050_aviación y conectividad aérea en América Latina |
| 2051 | compra inmuebles congreso bicameralidad Lima | 36 | 2051_compra inmuebles congreso bicameralidad Lima |
| 2052 | conflictos en el ministerio de salud y seguridad ciudadana | 36 | 2052_conflictos en el ministerio de salud y seguridad ciudadana |
| 2053 | inversiones infraestructura peru davos | 36 | 2053_inversiones infraestructura peru davos |
| 2054 | megapuerto de chancay y logística automotriz | 36 | 2054_megapuerto de chancay y logística automotriz |
| 2055 | rectificación de partidas de bautismo | 36 | 2055_rectificación de partidas de bautismo |
| 2056 | avances en cardiología y tratamientos para cardiopatías en Perú | 36 | 2056_avances en cardiología y tratamientos para cardiopatías en Perú |
| 2057 | Fondos de pensiones AFP en Perú | 36 | 2057_Fondos de pensiones AFP en Perú |
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| 2059 | oxxo inauguraciones temáticas yape colaboración promociones | 36 | 2059_oxxo inauguraciones temáticas yape colaboración promociones |
| 2060 | venta ilegal de medicamentos y falsificación | 36 | 2060_venta ilegal de medicamentos y falsificación |
| 2061 | sector agrario y sus desafíos en Perú | 36 | 2061_sector agrario y sus desafíos en Perú |
| 2062 | legado de víctor raúl haya de la torre y el partido aprista peruano | 36 | 2062_legado de víctor raúl haya de la torre y el partido aprista peruano |
| 2063 | programas sociales inclusivos en comunidades rurales peruans | 36 | 2063_programas sociales inclusivos en comunidades rurales peruans |
| 2064 | accidente de bus en Áncash | 36 | 2064_accidente de bus en Áncash |
| 2065 | documentos vacíos | 36 | 2065_documentos vacíos |
| 2066 | movilidad eléctrica en Perú autonomía de vehículos eléctricos Kia EV5 ventas y recarga | 36 | 2066_movilidad eléctrica en Perú autonomía de vehículos eléctricos Kia EV5 ventas y recarga |
| 2067 | relación romántica entre pamela lópez y paul michael | 35 | 2067_relación romántica entre pamela lópez y paul michael |
| 2068 | escisiones empresariales | 35 | 2068_escisiones empresariales |
| 2069 | drogas y adicciones | 35 | 2069_drogas y adicciones |
| 2070 | registros administrativos en Perú | 35 | 2070_registros administrativos en Perú |
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| 2073 | ciberseguridad y protección de dispositivos | 35 | 2073_ciberseguridad y protección de dispositivos |
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| 2075 | industria automotriz en Perú | 35 | 2075_industria automotriz en Perú |
| 2076 | inseguridad marítima pescadores Tumbes | 35 | 2076_inseguridad marítima pescadores Tumbes |
| 2077 | crisis en boca juniors y cambios de entrenadores | 35 | 2077_crisis en boca juniors y cambios de entrenadores |
| 2078 | Carlos Ferrero Costa fallecimiento político Perú | 35 | 2078_Carlos Ferrero Costa fallecimiento político Perú |
| 2079 | feria de empleo y derechos laborales | 35 | 2079_feria de empleo y derechos laborales |
| 2080 | Copa Sudamericana 2025 equipos peruanos Cienciano Melgar Atlético Grau partidos sorteos | 35 | 2080_Copa Sudamericana 2025 equipos peruanos Cienciano Melgar Atlético Grau partidos sorteos |
| 2081 | mantenimiento del hogar y prevención de la humedad | 35 | 2081_mantenimiento del hogar y prevención de la humedad |
| 2082 | cáncer de mama triple negativo en Perú | 35 | 2082_cáncer de mama triple negativo en Perú |
| 2083 | automovilismo y competiciones de pilotos | 35 | 2083_automovilismo y competiciones de pilotos |
| 2084 | salud y cáncer | 35 | 2084_salud y cáncer |
| 2085 | financiamiento elecciones perú | 35 | 2085_financiamiento elecciones perú |
| 2086 | baja de servicios de telecomunicaciones | 35 | 2086_baja de servicios de telecomunicaciones |
| 2087 | inversión en Perú y convenios de doble imposición | 35 | 2087_inversión en Perú y convenios de doble imposición |
| 2088 | reducción de feriados en Perú | 35 | 2088_reducción de feriados en Perú |
| 2089 | El valor de la verdad y revelaciones sobre relaciones y conflictos personales | 35 | 2089_El valor de la verdad y revelaciones sobre relaciones y conflictos personales |
| 2090 | campaña escolar 2025 Perú útiles escolares ventas crecimiento educación comercio electrónico | 35 | 2090_campaña escolar 2025 Perú útiles escolares ventas crecimiento educación comercio electrónico |
| 2091 | derramas de hidrocarburos en piura y moquegua | 35 | 2091_derramas de hidrocarburos en piura y moquegua |
| 2092 | proyecto de ley devolucion transferencias erroneas billeteras digitales | 35 | 2092_proyecto de ley devolucion transferencias erroneas billeteras digitales |
| 2093 | corrupción y peculado en el ministerio público y municipalidades | 35 | 2093_corrupción y peculado en el ministerio público y municipalidades |
| 2094 | comunicación efectiva en liderazgo y trabajo en equipo | 35 | 2094_comunicación efectiva en liderazgo y trabajo en equipo |
| 2095 | accidente ferroviario en Arequipa | 35 | 2095_accidente ferroviario en Arequipa |
| 2096 | rescate comunidad nativa kum-panam minería ilegal | 35 | 2096_rescate comunidad nativa kum-panam minería ilegal |
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| 2098 | infidelidades y conflictos familiares en la relación de samahara lobatón y bryan torres | 35 | 2098_infidelidades y conflictos familiares en la relación de samahara lobatón y bryan torres |
| 2099 | festivales vendimia 2025 | 35 | 2099_festivales vendimia 2025 |
| 2100 | educación y posgrados en ciencias de datos e inteligencia artificial | 35 | 2100_educación y posgrados en ciencias de datos e inteligencia artificial |
| 2101 | controversias en redes sociales sobre bullying y comentarios denigrantes en el entretenimiento | 35 | 2101_controversias en redes sociales sobre bullying y comentarios denigrantes en el entretenimiento |
| 2102 | Gamarra ventas uniformes campaña escolar y verano | 35 | 2102_Gamarra ventas uniformes campaña escolar y verano |
| 2103 | transición energética automotriz y cooperación internacional | 35 | 2103_transición energética automotriz y cooperación internacional |
| 2104 | conflictos familiares en la farándula | 35 | 2104_conflictos familiares en la farándula |
| 2105 | superalimentos peruanos | 35 | 2105_superalimentos peruanos |
| 2106 | sanciones a Rappi por cláusulas abusivas en su servicio de delivery | 35 | 2106_sanciones a Rappi por cláusulas abusivas en su servicio de delivery |
| 2107 | Proyectos de infraestructura de la Autoridad Nacional de Infraestructura ANIN en Perú | 35 | 2107_Proyectos de infraestructura de la Autoridad Nacional de Infraestructura ANIN en Perú |
| 2108 | transferencia de caceres al sheffield united | 35 | 2108_transferencia de caceres al sheffield united |
| 2109 | talleres de liderazgo e innovación en microfinanzas | 35 | 2109_talleres de liderazgo e innovación en microfinanzas |
| 2110 | inexistencia de información relevante | 35 | 2110_inexistencia de información relevante |
| 2111 | expansión de Scania y Volvo en el mercado de transporte en Perú | 35 | 2111_expansión de Scania y Volvo en el mercado de transporte en Perú |
| 2112 | protección solar infantil | 35 | 2112_protección solar infantil |
| 2113 | liga de fútbol | 34 | 2113_liga de fútbol |
| 2114 | ataque a la piedra de los 12 ángulos en cusco | 34 | 2114_ataque a la piedra de los 12 ángulos en cusco |
| 2115 | películas y obras de teatro sobre relaciones y comedia | 34 | 2115_películas y obras de teatro sobre relaciones y comedia |
| 2116 | honor magic7 lite resistencia durabilidad batería 6600mah ip65m carga rápida | 34 | 2116_honor magic7 lite resistencia durabilidad batería 6600mah ip65m carga rápida |
| 2117 | teleférico choquequirao turismo inversión pública privadas | 34 | 2117_teleférico choquequirao turismo inversión pública privadas |
| 2118 | música rock y tributos | 34 | 2118_música rock y tributos |
| 2119 | salubridad de playas y piscinas | 34 | 2119_salubridad de playas y piscinas |
| 2120 | eventos sostenibilidad turismo hotelería | 34 | 2120_eventos sostenibilidad turismo hotelería |
| 2121 | sinner zverev australian open dopaje atp grand slam | 34 | 2121_sinner zverev australian open dopaje atp grand slam |
| 2122 | brotes de tos ferina y vacunación en Perú | 34 | 2122_brotes de tos ferina y vacunación en Perú |
| 2123 | contaminacion rio rimac | 34 | 2123_contaminacion rio rimac |
| 2124 | mcdonalds innovacion menu promociones franquicias sostenibilidad | 34 | 2124_mcdonalds innovacion menu promociones franquicias sostenibilidad |
| 2125 | cirugías gratuitas labio leporino paladar hendido mcf smile train insn apoyo psicológico | 34 | 2125_cirugías gratuitas labio leporino paladar hendido mcf smile train insn apoyo psicológico |
| 2126 | lesiones selección argentina y baja de Messi | 34 | 2126_lesiones selección argentina y baja de Messi |
| 2127 | colapso techo Real Plaza Trujillo Indecopi sanciones víctimas | 34 | 2127_colapso techo Real Plaza Trujillo Indecopi sanciones víctimas |
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| 2129 | Mejoramiento y ampliación de infraestructura educativa en Cusco | 34 | 2129_Mejoramiento y ampliación de infraestructura educativa en Cusco |
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| 2133 | investigacion espacial y astrobiologia en peru | 34 | 2133_investigacion espacial y astrobiologia en peru |
| 2134 | reparto de utilidades en empresas peruanas 2023 | 34 | 2134_reparto de utilidades en empresas peruanas 2023 |
| 2135 | exposición de arte sobre felinos y simbolismo en la obra de Pablo Quevedo | 34 | 2135_exposición de arte sobre felinos y simbolismo en la obra de Pablo Quevedo |
| 2136 | suzuki hibrido swift subaru forester jimny tecnologíay seguridad | 34 | 2136_suzuki hibrido swift subaru forester jimny tecnologíay seguridad |
| 2137 | orientacion vocacional adolescentes | 34 | 2137_orientacion vocacional adolescentes |
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| 2142 | retirada masiva de productos de Coca-Cola por clorato en Europa | 34 | 2142_retirada masiva de productos de Coca-Cola por clorato en Europa |
| 2143 | corrupción judicial y persecución política | 34 | 2143_corrupción judicial y persecución política |
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| 2146 | crisis del gas licuado de petróleo en Perú | 34 | 2146_crisis del gas licuado de petróleo en Perú |
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| 2183 | lucha contra la corrupción y promoción de la integridad en Perú | 32 | 2183_lucha contra la corrupción y promoción de la integridad en Perú |
| 2184 | feminicidio y desaparición de la profesora Leyla Cristóbal en El Agustino | 32 | 2184_feminicidio y desaparición de la profesora Leyla Cristóbal en El Agustino |
| 2185 | digitalización y experiencia del cliente en el sector automotriz | 32 | 2185_digitalización y experiencia del cliente en el sector automotriz |
| 2186 | expansión y lanzamiento de productos HONOR en Perú | 32 | 2186_expansión y lanzamiento de productos HONOR en Perú |
| 2187 | proyectos de ley sobre teletrabajo y protección laboral para madres y padres en Perú | 32 | 2187_proyectos de ley sobre teletrabajo y protección laboral para madres y padres en Perú |
| 2188 | vigilancia sanitaria y control fitosanitario en importaciones agropecuarias | 32 | 2188_vigilancia sanitaria y control fitosanitario en importaciones agropecuarias |
| 2189 | inteligencia artificial educación utec carreras talleres | 32 | 2189_inteligencia artificial educación utec carreras talleres |
| 2190 | minería ilegal en Perú y su impacto en la infraestructura y proveedores | 32 | 2190_minería ilegal en Perú y su impacto en la infraestructura y proveedores |
| 2191 | sostenibilidad en la aviación y reducción de emisiones de carbono | 32 | 2191_sostenibilidad en la aviación y reducción de emisiones de carbono |
| 2192 | conectividad aérea y acuerdos interlineales en América Latina | 32 | 2192_conectividad aérea y acuerdos interlineales en América Latina |
| 2193 | juicio ollanta humala nadine heredia colusión gasoducto sentencia | 32 | 2193_juicio ollanta humala nadine heredia colusión gasoducto sentencia |
| 2194 | arte textil historia Perú BCP | 32 | 2194_arte textil historia Perú BCP |
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| 2208 | seguridad en playas y rescate acuático | 32 | 2208_seguridad en playas y rescate acuático |
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| 2212 | educación superior y liderazgo femenino en Perú | 31 | 2212_educación superior y liderazgo femenino en Perú |
| 2213 | Toyota Corolla Cross híbrido eléctrico en Perú | 31 | 2213_Toyota Corolla Cross híbrido eléctrico en Perú |
| 2214 | caso sheyla cóndor y encubrimiento policial | 31 | 2214_caso sheyla cóndor y encubrimiento policial |
| 2215 | fraude bancario en el BBVA | 31 | 2215_fraude bancario en el BBVA |
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| 2217 | extinción de dominio y derechos de propiedad | 31 | 2217_extinción de dominio y derechos de propiedad |
| 2218 | protección del patrimonio cultural arqueológico | 31 | 2218_protección del patrimonio cultural arqueológico |
| 2219 | Argentina Brasil Eliminatorias Fútbol Rivalidad | 31 | 2219_Argentina Brasil Eliminatorias Fútbol Rivalidad |
| 2220 | supervivencia pescador maximo napa | 31 | 2220_supervivencia pescador maximo napa |
| 2221 | transición a televisión digital terrestre y regulación de radiodifusión en Perú | 31 | 2221_transición a televisión digital terrestre y regulación de radiodifusión en Perú |
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| 2244 | liquidaciones empresariales y balances finales | 31 | 2244_liquidaciones empresariales y balances finales |
| 2245 | lanzamiento New Tiggo 4 Chery SUV características seguridad tecnología | 31 | 2245_lanzamiento New Tiggo 4 Chery SUV características seguridad tecnología |
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| 2962 | rectificación de estado civil | 9 | 2962_rectificación de estado civil |
| 2963 | entretenimiento y música | 9 | 2963_entretenimiento y música |
| 2964 | vacunación y producción de vacunas en América Latina | 9 | 2964_vacunación y producción de vacunas en América Latina |
| 2965 | certificación antisoborno integridad buenas prácticas empresariales | 9 | 2965_certificación antisoborno integridad buenas prácticas empresariales |
| 2966 | evaluación de estructuras tras incendios | 9 | 2966_evaluación de estructuras tras incendios |
| 2967 | violencia juvenil y crimen en diferentes contextos | 9 | 2967_violencia juvenil y crimen en diferentes contextos |
| 2968 | smartphones para estudiantes OPPO Reno12 productividad académica | 9 | 2968_smartphones para estudiantes OPPO Reno12 productividad académica |
| 2969 | salud y recuperación de artistas | 9 | 2969_salud y recuperación de artistas |
| 2970 | misión chang’e-7 exploración agua luna | 9 | 2970_misión chang’e-7 exploración agua luna |
| 2971 | contratos de servicios funerarios y vencimientos | 9 | 2971_contratos de servicios funerarios y vencimientos |
| 2972 | extorsión en la música | 9 | 2972_extorsión en la música |
| 2973 | servicios de autopartes y mantenimiento de vehículos Bosch | 9 | 2973_servicios de autopartes y mantenimiento de vehículos Bosch |
| 2974 | robos y vandalismo en Talara | 8 | 2974_robos y vandalismo en Talara |
| 2975 | fallecimiento de wilson manyoma cantante de salsa | 8 | 2975_fallecimiento de wilson manyoma cantante de salsa |
| 2976 | robo celular san valentín captura | 8 | 2976_robo celular san valentín captura |
| 2977 | delitos relacionados con chips de GNV y seguridad vehicular | 8 | 2977_delitos relacionados con chips de GNV y seguridad vehicular |
| 2978 | agencia de medios crecimiento innovación efectividad campañas publicitarias | 8 | 2978_agencia de medios crecimiento innovación efectividad campañas publicitarias |
| 2979 | calidad del sueño y horario de verano | 8 | 2979_calidad del sueño y horario de verano |
| 2980 | carreras de caballos resultados y entrenamientos | 8 | 2980_carreras de caballos resultados y entrenamientos |
| 2981 | boicot comunidad latina políticas migratorias | 8 | 2981_boicot comunidad latina políticas migratorias |
| 2982 | lesiones futbolistas | 7 | 2982_lesiones futbolistas |
| 2983 | nutrición pollo carne de res | 7 | 2983_nutrición pollo carne de res |
| 2984 | refrigeradoras inteligentes samsung | 7 | 2984_refrigeradoras inteligentes samsung |
| 2985 | convocatorias de becas y programas de prácticas para jóvenes en Perú | 7 | 2985_convocatorias de becas y programas de prácticas para jóvenes en Perú |
| 2986 | escándalo político en Trujillo audios manipulados peritaje digital | 7 | 2986_escándalo político en Trujillo audios manipulados peritaje digital |
| 2987 | masterclass ishop apple funcionalidades trucos sesiones educativas | 7 | 2987_masterclass ishop apple funcionalidades trucos sesiones educativas |
| 2988 | asociación turismo sostenible patrimonio cultural comunidades | 7 | 2988_asociación turismo sostenible patrimonio cultural comunidades |
| 2989 | disolución y liquidación de sociedades | 7 | 2989_disolución y liquidación de sociedades |
| 2990 | programa de becas universitarias para estudiantes peruanos | 7 | 2990_programa de becas universitarias para estudiantes peruanos |
| 2991 | maquinaria construcción innovación sostenibilidad | 6 | 2991_maquinaria construcción innovación sostenibilidad |
| 2992 | sorteos lotería premios reventón tinka | 6 | 2992_sorteos lotería premios reventón tinka |
| 2993 | competencia de innovación en cuidado personal masculino | 6 | 2993_competencia de innovación en cuidado personal masculino |
| 2994 | lanzamiento de tractores agrícolas Landini por DercoMaq | 5 | 2994_lanzamiento de tractores agrícolas Landini por DercoMaq |
| 2995 | exposición ana frank resiliencia holocausto derechos humanos | 5 | 2995_exposición ana frank resiliencia holocausto derechos humanos |
| 2996 | Columna de Aldo Mariategui sobre PAC | 4 | 2996_Columna de Aldo Mariategui sobre PAC |
| 2997 | retirada de productos por riesgos de seguridad | 4 | 2997_retirada de productos por riesgos de seguridad |
| 2998 | concesiones mineras y consulta indígena | 3 | 2998_concesiones mineras y consulta indígena |
| 2999 | quemaduras y seguridad térmica | 3 | 2999_quemaduras y seguridad térmica |
</details>
## Training hyperparameters
* calculate_probabilities: True
* language: None
* low_memory: False
* min_topic_size: 10
* n_gram_range: (1, 1)
* nr_topics: None
* seed_topic_list: None
* top_n_words: 10
* verbose: True
* zeroshot_min_similarity: 0.7
* zeroshot_topic_list: None
## Framework versions
* Numpy: 1.26.3
* HDBSCAN: 0.8.40
* UMAP: 0.5.7
* Pandas: 2.2.3
* Scikit-Learn: 1.6.1
* Sentence-transformers: 2.2.2
* Transformers: 4.48.3
* Numba: 0.61.2
* Plotly: 6.0.1
* Python: 3.12.0
|
nomadrp/mdpo-v8 | nomadrp | 2025-04-21T05:48:23Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"dpo",
"arxiv:2305.18290",
"base_model:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"base_model:finetune:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:31:20Z | ---
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
library_name: transformers
model_name: mdpo-v8
tags:
- generated_from_trainer
- trl
- dpo
licence: license
---
# Model Card for mdpo-v8
This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="nomadrp/mdpo-v8", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with DPO, a method introduced in [Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model](https://huggingface.co/papers/2305.18290).
### Framework versions
- TRL: 0.15.0.dev0
- Transformers: 4.48.2
- Pytorch: 2.2.0+cu118
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## Citations
Cite DPO as:
```bibtex
@inproceedings{rafailov2023direct,
title = {{Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model}},
author = {Rafael Rafailov and Archit Sharma and Eric Mitchell and Christopher D. Manning and Stefano Ermon and Chelsea Finn},
year = 2023,
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 36: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2023, NeurIPS 2023, New Orleans, LA, USA, December 10 - 16, 2023},
url = {http://papers.nips.cc/paper_files/paper/2023/hash/a85b405ed65c6477a4fe8302b5e06ce7-Abstract-Conference.html},
editor = {Alice Oh and Tristan Naumann and Amir Globerson and Kate Saenko and Moritz Hardt and Sergey Levine},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
DongkiKim/Mol-Llama-3-8B-Instruct | DongkiKim | 2025-04-21T05:46:07Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"mol_llama",
"biology",
"chemistry",
"medical",
"en",
"dataset:DongkiKim/Mol-LLaMA-Instruct",
"arxiv:2502.13449",
"base_model:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"base_model:finetune:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:50:31Z | ---
license: apache-2.0
datasets:
- DongkiKim/Mol-LLaMA-Instruct
language:
- en
base_model:
- meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
tags:
- biology
- chemistry
- medical
---
# Mol-Llama-3-8B-Instruct
[[Project Page](https://mol-llama.github.io/)] [[Paper](https://arxiv.org/abs/2502.13449)] [[GitHub](https://github.com/DongkiKim95/Mol-LLaMA)]
This repo contains the weights of Mol-LLaMA including the LoRA weights and projectors, based on [meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct).
## Architecture
1) Molecular encoders: Pretrained 2D encoder ([MoleculeSTM](https://huggingface.co/chao1224/MoleculeSTM)) and 3D encoder ([Uni-Mol](https://huggingface.co/dptech/Uni-Mol-Models))
2) Blending Module: Combining complementary information from 2D and 3D encoders via cross-attention
3) Q-Former: Embed molecular representations into query tokens based on [SciBERT](https://huggingface.co/allenai/scibert_scivocab_uncased)
4) LoRA: Adapters for fine-tuning LLMs
## Training Dataset
Mol-LLaMA is trained on [Mol-LLaMA-Instruct](https://huggingface.co/datasets/DongkiKim/Mol-LLaMA-Instruct), to learn the fundamental characteristics of molecules with the reasoning ability and explanbility.
## How to Use
Please check out [the exemplar code for inference](https://github.com/DongkiKim95/Mol-LLaMA/blob/master/playground.py) in the Github repo.
## Citation
If you find our model useful, please consider citing our work.
```
@misc{kim2025molllama,
title={Mol-LLaMA: Towards General Understanding of Molecules in Large Molecular Language Model},
author={Dongki Kim and Wonbin Lee and Sung Ju Hwang},
year={2025},
eprint={2502.13449},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
```
## Acknowledgements
We appreciate [LLaMA](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct), [3D-MoLM](https://huggingface.co/Sihangli/3D-MoLM), [MoleculeSTM](https://huggingface.co/chao1224/MoleculeSTM), [Uni-Mol](https://huggingface.co/dptech/Uni-Mol-Models) and [SciBERT](https://huggingface.co/allenai/scibert_scivocab_uncased) for their open-source contributions. |
mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF | mradermacher | 2025-04-21T05:44:22Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gguf",
"mergekit",
"merge",
"en",
"base_model:YOYO-AI/QwQ-Olympic-coder-32B",
"base_model:quantized:YOYO-AI/QwQ-Olympic-coder-32B",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"conversational"
] | null | 2025-04-20T20:13:28Z | ---
base_model: YOYO-AI/QwQ-Olympic-coder-32B
language:
- en
library_name: transformers
quantized_by: mradermacher
tags:
- mergekit
- merge
---
## About
<!-- ### quantize_version: 2 -->
<!-- ### output_tensor_quantised: 1 -->
<!-- ### convert_type: hf -->
<!-- ### vocab_type: -->
<!-- ### tags: -->
static quants of https://huggingface.co/YOYO-AI/QwQ-Olympic-coder-32B
<!-- provided-files -->
weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-i1-GGUF
## Usage
If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of [TheBloke's
READMEs](https://huggingface.co/TheBloke/KafkaLM-70B-German-V0.1-GGUF) for
more details, including on how to concatenate multi-part files.
## Provided Quants
(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)
| Link | Type | Size/GB | Notes |
|:-----|:-----|--------:|:------|
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q2_K.gguf) | Q2_K | 12.4 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 14.5 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 16.0 | lower quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 17.3 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 18.0 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 18.9 | fast, recommended |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 19.9 | fast, recommended |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 22.7 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 23.4 | |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q6_K.gguf) | Q6_K | 27.0 | very good quality |
| [GGUF](https://huggingface.co/mradermacher/QwQ-Olympic-coder-32B-GGUF/resolve/main/QwQ-Olympic-coder-32B.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 34.9 | fast, best quality |
Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant
types (lower is better):
And here are Artefact2's thoughts on the matter:
https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9
## FAQ / Model Request
See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to
questions you might have and/or if you want some other model quantized.
## Thanks
I thank my company, [nethype GmbH](https://www.nethype.de/), for letting
me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable
this work in my free time. Additional thanks to [@nicoboss](https://huggingface.co/nicoboss) for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.
<!-- end -->
|
mergekit-community/mergekit-slerp-hkqkozo | mergekit-community | 2025-04-21T05:42:47Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"mistral",
"text-generation",
"mergekit",
"merge",
"conversational",
"base_model:GreenerPastures/Golden-Curry-12B",
"base_model:merge:GreenerPastures/Golden-Curry-12B",
"base_model:mergekit-community/MN-Hekate-Pyrtania-12B",
"base_model:merge:mergekit-community/MN-Hekate-Pyrtania-12B",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T05:35:26Z | ---
base_model:
- mergekit-community/MN-Hekate-Pyrtania-12B
- GreenerPastures/Golden-Curry-12B
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# merge
This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).
## Merge Details
### Merge Method
This model was merged using the [SLERP](https://en.wikipedia.org/wiki/Slerp) merge method.
### Models Merged
The following models were included in the merge:
* [mergekit-community/MN-Hekate-Pyrtania-12B](https://huggingface.co/mergekit-community/MN-Hekate-Pyrtania-12B)
* [GreenerPastures/Golden-Curry-12B](https://huggingface.co/GreenerPastures/Golden-Curry-12B)
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
models:
- model: GreenerPastures/Golden-Curry-12B
- model: mergekit-community/MN-Hekate-Pyrtania-12B
merge_method: slerp
base_model: GreenerPastures/Golden-Curry-12B
dtype: bfloat16
parameters:
t: [0, 0.25, .5, 0.75, 1]
```
|
orange-m/gemma3-eurlexsum-combined-finetune | orange-m | 2025-04-21T05:38:54Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:unsloth/gemma-3-12b-it",
"base_model:adapter:unsloth/gemma-3-12b-it",
"region:us"
] | null | 2025-04-20T01:12:32Z | ---
base_model: unsloth/gemma-3-12b-it
library_name: peft
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed]
### Framework versions
- PEFT 0.15.2
- PEFT 0.13.1 |
sanjanadumpala/Qwen2.5-7B-Hinglish-LoRA | sanjanadumpala | 2025-04-21T05:35:52Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
"base_model:adapter:Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:34:15Z | ---
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
library_name: peft
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed]
### Framework versions
- PEFT 0.15.2 |
aslinguist/nllb-lora-Amis | aslinguist | 2025-04-21T05:35:18Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"base_model:facebook/nllb-200-distilled-600M",
"base_model:adapter:facebook/nllb-200-distilled-600M",
"license:cc-by-nc-4.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T02:36:15Z | ---
library_name: peft
license: cc-by-nc-4.0
base_model: facebook/nllb-200-distilled-600M
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: nllb-lora-Amis
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# nllb-lora-Amis
This model is a fine-tuned version of [facebook/nllb-200-distilled-600M](https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 7.3832
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.001
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-------:|:----:|:---------------:|
| 7.4953 | 1.0 | 204 | 7.4400 |
| 7.4708 | 2.0 | 408 | 7.4237 |
| 7.4492 | 3.0 | 612 | 7.4126 |
| 7.44 | 4.0 | 816 | 7.4059 |
| 7.2377 | 5.0 | 1020 | 7.4002 |
| 7.4189 | 6.0 | 1224 | 7.3966 |
| 7.4058 | 7.0 | 1428 | 7.3948 |
| 7.4031 | 8.0 | 1632 | 7.3912 |
| 7.4069 | 9.0 | 1836 | 7.3889 |
| 7.209 | 10.0 | 2040 | 7.3873 |
| 7.4002 | 11.0 | 2244 | 7.3866 |
| 7.3932 | 12.0 | 2448 | 7.3868 |
| 7.3901 | 13.0 | 2652 | 7.3861 |
| 7.3901 | 14.0 | 2856 | 7.3842 |
| 7.2014 | 15.0 | 3060 | 7.3839 |
| 7.3808 | 16.0 | 3264 | 7.3839 |
| 7.3823 | 17.0 | 3468 | 7.3838 |
| 7.3772 | 18.0 | 3672 | 7.3832 |
| 7.3797 | 19.0 | 3876 | 7.3833 |
| 7.3799 | 19.9031 | 4060 | 7.3832 |
### Framework versions
- PEFT 0.15.0
- Transformers 4.51.2
- Pytorch 2.2.2+cu118
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1 |
Nexesenex/Llama_3.x_70b_DoppelGutenberg-L3.3_abliterated_fusion_v2 | Nexesenex | 2025-04-21T05:33:19Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"mergekit",
"merge",
"conversational",
"base_model:huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated",
"base_model:merge:huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated",
"base_model:nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B",
"base_model:merge:nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T02:04:06Z | ---
base_model:
- huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated
- nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# merge
This is a merge of pre-trained language models created using [mergekit](https://github.com/cg123/mergekit).
## Merge Details
### Merge Method
This model was merged using the [Arcee Fusion](https://arcee.ai) merge method using [nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B](https://huggingface.co/nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B) as a base.
### Models Merged
The following models were included in the merge:
* [huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated)
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
merge_method: arcee_fusion
models:
- model: nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B
parameters:
weight: 1.0
- model: huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated
parameters:
weight: 1.0
base_model: nbeerbower/Llama3.1-Gutenberg-Doppel-70B
dtype: float32
out_dtype: bfloat16
parameters:
int8_mask: true
normalize: true
rescale: false
filter_wise: false
smooth: false
allow_negative_weights: false
chat_template: auto
tokenizer:
source: union
```
|
apend10/flan-t5-neutral | apend10 | 2025-04-21T05:32:28Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"t5",
"text2text-generation",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text2text-generation | 2025-04-21T03:36:46Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf | RichardErkhov | 2025-04-21T05:31:54Z | 0 | 0 | null | [
"gguf",
"endpoints_compatible",
"region:us",
"conversational"
] | null | 2025-04-21T02:26:44Z | Quantization made by Richard Erkhov.
[Github](https://github.com/RichardErkhov)
[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b - GGUF
- Model creator: https://huggingface.co/mlfoundations-dev/
- Original model: https://huggingface.co/mlfoundations-dev/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b/
| Name | Quant method | Size |
| ---- | ---- | ---- |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q2_K.gguf) | Q2_K | 2.54GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 2.82GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 2.97GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 2.95GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 3.06GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K.gguf) | Q3_K | 3.28GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 3.28GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 3.56GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 3.68GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 3.83GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 3.87GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 3.86GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_K.gguf) | Q4_K | 4.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 4.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 4.24GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 4.66GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 4.66GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_K.gguf) | Q5_K | 4.78GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 4.78GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 5.07GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q6_K.gguf) | Q6_K | 5.54GB |
| [mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/mlfoundations-dev_-_mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b-gguf/blob/main/mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 7.17GB |
Original model description:
---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.3
tags:
- llama-factory
- full
- generated_from_trainer
model-index:
- name: mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# mistral_7b_0-3_oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b
This model is a fine-tuned version of [mistralai/Mistral-7B-v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.3) on the mlfoundations-dev/oh-dcft-v3.1-llama-3.1-8b dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.4030
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-06
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 32
- total_train_batch_size: 512
- total_eval_batch_size: 256
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine_with_min_lr
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
- num_epochs: 3.0
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 0.3824 | 1.0 | 492 | 0.3837 |
| 0.3075 | 2.0 | 984 | 0.3791 |
| 0.2402 | 3.0 | 1476 | 0.4030 |
### Framework versions
- Transformers 4.46.1
- Pytorch 2.4.0
- Datasets 3.0.2
- Tokenizers 0.20.3
|
VANNVISAL/gemma-3-robot-cammand | VANNVISAL | 2025-04-21T05:30:47Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"gemma3",
"trl",
"en",
"base_model:unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit",
"base_model:finetune:unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:30:23Z | ---
base_model: unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- gemma3
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
---
# Uploaded model
- **Developed by:** VANNVISAL
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
This gemma3 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
|
HanningZhang/Qwen-7B-grpo-plusplus-nocliphigher-sample1n8-sample8-filter1.0-insufficient0.0-a0.001-b2.0-iter9 | HanningZhang | 2025-04-21T05:26:47Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T05:24:29Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
Mr-FineTuner/Phi-3-medium-4k-instruct_2Epoch_ReductedPrompt_v2 | Mr-FineTuner | 2025-04-21T05:26:43Z | 0 | 0 | null | [
"safetensors",
"lora",
"cefr",
"english",
"base_model:unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct",
"base_model:adapter:unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct",
"license:mit",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:22:24Z | ---
license: mit
base_model: unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct
tags:
- lora
- cefr
- english
---
import unsloth
from unsloth import FastLanguageModel
import torch
max_seq_length = 2048
dtype = None
load_in_4bit = True
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name = "unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct",
max_seq_length = max_seq_length,
dtype = dtype,
load_in_4bit = load_in_4bit,
)
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
model,
r = 32, # Increased from 16 for better adaptation
target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
"gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
lora_alpha = 32, # Increased from 8 (1:1 ratio with r)
lora_dropout = 0.4, # Increased from 0.3
bias = "none",
use_gradient_checkpointing = "unsloth",
random_state = 3407,
)
wandb.init(project="Phi-3-CEFR-finetuning",
config={
"model": "unsloth/Phi-3-medium-4k-instruct",
"strategy": "gradient_checkpointing",
"learning_rate": 2e-5,
"batch_size": 8, # Increased since we'll remove accumulation
})
# 2. Modified Training Arguments
trainer = SFTTrainer(
model = model,
tokenizer = tokenizer,
train_dataset = train_dataset_transformed.shuffle(seed=3407),
eval_dataset = val_dataset_transformed,
dataset_text_field = "text",
max_seq_length = max_seq_length,
args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size = 8, # Doubled from 4 (removes need for accumulation)
gradient_accumulation_steps = 1, # Set to 1 to avoid the warning
warmup_ratio = 0.1,
num_train_epochs = 2,
learning_rate = 2e-5,
fp16 = not is_bfloat16_supported(),
bf16 = is_bfloat16_supported(),
logging_steps = 50,
optim = "adamw_8bit",
weight_decay = 0.2,
lr_scheduler_type = "cosine",
eval_strategy = "steps",
eval_steps = 200,
save_strategy = "steps",
save_steps = 200,
output_dir = "outputs",
load_best_model_at_end = True,
metric_for_best_model = "eval_loss",
greater_is_better = False,
seed = 3407,
report_to = "wandb",
run_name = "phi3-cefr-lora-v2",
gradient_checkpointing = True, # Added to compensate for removed accumulation
),
)
Step Training Loss Validation Loss
200 1.559500 1.493544
400 1.470200 1.433533
600 1.384500 1.420088
800 1.405300 1.403799
1000 1.390000 1.403095
1200 1.330400 1.406791
1400 1.295400 1.404276
# Phi-3 CEFR Fine-tuned Model
Fine-tuned for CEFR level classification with:
- Epochs: 2
- Learning rate: 2e-5
- LoRA rank: 32
Evaluation results: {'eval_loss': 1.4030952453613281, 'eval_runtime': 71.1503, 'eval_samples_per_second': 38.398, 'eval_steps_per_second': 4.807, 'epoch': 0.7799442896935933}
=== Sample Generation ===
--- Example 1 ---
[Prompt]: <|user|>
Generate a CEFR A1 level sentence.<|end|>
[Generated]: Generate a CEFR A1 level sentence. The movie was released on DVD on 15 October 2013 .
[Expected]: Do you need something to eat ?
--- Example 2 ---
[Prompt]: <|user|>
Generate a CEFR A1 level sentence.<|end|>
[Generated]: Generate a CEFR A1 level sentence. The movie was released on DVD on 15 October 2013 .
[Expected]: Do you need something to eat ?
--- Example 3 ---
[Prompt]: <|user|>
Generate a CEFR A1 level sentence.<|end|>
[Generated]: Generate a CEFR A1 level sentence. The movie was released on DVD on 15 October 2013 .
[Expected]: I have two fish in a bowl .
--- Example 4 ---
[Prompt]: <|user|>
Generate a CEFR A1 level sentence.<|end|>
[Generated]: Generate a CEFR A1 level sentence. The movie was released on DVD on 15 October 2013 .
[Expected]: I have two fish in a bowl .
--- Example 5 ---
[Prompt]: <|user|>
Generate a CEFR A1 level sentence.<|end|>
[Generated]: Generate a CEFR A1 level sentence. The movie was released on DVD on 15 October 2013 .
[Expected]: She wanted the grey coat . |
novoamor/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-gentle_armored_ladybug | novoamor | 2025-04-21T05:25:31Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"rl-swarm",
"grpo",
"gensyn",
"I am gentle armored ladybug",
"trl",
"conversational",
"arxiv:2402.03300",
"base_model:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"base_model:finetune:Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-20T00:52:08Z | ---
base_model: Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct
library_name: transformers
model_name: Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-gentle_armored_ladybug
tags:
- generated_from_trainer
- rl-swarm
- grpo
- gensyn
- I am gentle armored ladybug
- trl
licence: license
---
# Model Card for Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-gentle_armored_ladybug
This model is a fine-tuned version of [Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct](https://huggingface.co/Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="novoamor/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-gentle_armored_ladybug", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with GRPO, a method introduced in [DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models](https://huggingface.co/papers/2402.03300).
### Framework versions
- TRL: 0.15.2
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.5.1
- Datasets: 3.5.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite GRPO as:
```bibtex
@article{zhihong2024deepseekmath,
title = {{DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models}},
author = {Zhihong Shao and Peiyi Wang and Qihao Zhu and Runxin Xu and Junxiao Song and Mingchuan Zhang and Y. K. Li and Y. Wu and Daya Guo},
year = 2024,
eprint = {arXiv:2402.03300},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
RTannous/gemma-3-save-hf-unsloth-unquantized-six | RTannous | 2025-04-21T05:24:01Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"gemma3_text",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit",
"base_model:adapter:unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:21:53Z | ---
base_model: unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
library_name: peft
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed]
### Framework versions
- PEFT 0.15.0 |
nomadrp/mdpo-v7 | nomadrp | 2025-04-21T05:23:49Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"dpo",
"arxiv:2305.18290",
"base_model:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"base_model:finetune:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T05:06:54Z | ---
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
library_name: transformers
model_name: mdpo-v7
tags:
- generated_from_trainer
- trl
- dpo
licence: license
---
# Model Card for mdpo-v7
This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="nomadrp/mdpo-v7", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with DPO, a method introduced in [Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model](https://huggingface.co/papers/2305.18290).
### Framework versions
- TRL: 0.15.0.dev0
- Transformers: 4.48.2
- Pytorch: 2.2.0+cu118
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## Citations
Cite DPO as:
```bibtex
@inproceedings{rafailov2023direct,
title = {{Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model}},
author = {Rafael Rafailov and Archit Sharma and Eric Mitchell and Christopher D. Manning and Stefano Ermon and Chelsea Finn},
year = 2023,
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 36: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2023, NeurIPS 2023, New Orleans, LA, USA, December 10 - 16, 2023},
url = {http://papers.nips.cc/paper_files/paper/2023/hash/a85b405ed65c6477a4fe8302b5e06ce7-Abstract-Conference.html},
editor = {Alice Oh and Tristan Naumann and Amir Globerson and Kate Saenko and Moritz Hardt and Sergey Levine},
}
```
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
mhr2004/ModernBERT-largemhr2004-atomic-neg-bal1e-06-64 | mhr2004 | 2025-04-21T05:16:27Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"modernbert",
"text-classification",
"generated_from_trainer",
"base_model:answerdotai/ModernBERT-large",
"base_model:finetune:answerdotai/ModernBERT-large",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-classification | 2025-04-21T05:15:49Z | ---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: answerdotai/ModernBERT-large
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: ModernBERT-largemhr2004-atomic-neg-bal1e-06-64
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# ModernBERT-largemhr2004-atomic-neg-bal1e-06-64
This model is a fine-tuned version of [answerdotai/ModernBERT-large](https://huggingface.co/answerdotai/ModernBERT-large) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3867
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 1e-06
- train_batch_size: 256
- eval_batch_size: 1024
- seed: 42
- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 30
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|
| 0.5253 | 1.0 | 795 | 0.5324 |
| 0.4545 | 2.0 | 1590 | 0.4699 |
| 0.4451 | 3.0 | 2385 | 0.4393 |
| 0.4199 | 4.0 | 3180 | 0.4308 |
| 0.3842 | 5.0 | 3975 | 0.4187 |
| 0.3744 | 6.0 | 4770 | 0.4084 |
| 0.3729 | 7.0 | 5565 | 0.4017 |
| 0.3601 | 8.0 | 6360 | 0.3982 |
| 0.3369 | 9.0 | 7155 | 0.3916 |
| 0.302 | 10.0 | 7950 | 0.3928 |
| 0.3333 | 11.0 | 8745 | 0.3869 |
| 0.3234 | 12.0 | 9540 | 0.3851 |
| 0.3051 | 13.0 | 10335 | 0.3860 |
| 0.2831 | 14.0 | 11130 | 0.3883 |
| 0.2838 | 15.0 | 11925 | 0.3867 |
### Framework versions
- Transformers 4.51.2
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1
|
YeongminKim/zephyr-7b-dpo-full-alpha_0.5_batch64_0.03 | YeongminKim | 2025-04-21T05:15:55Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"mistral",
"text-generation",
"alignment-handbook",
"trl",
"dpo",
"generated_from_trainer",
"conversational",
"dataset:HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized",
"base_model:alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full",
"base_model:finetune:alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-20T19:17:11Z | ---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full
tags:
- alignment-handbook
- trl
- dpo
- generated_from_trainer
- trl
- dpo
- generated_from_trainer
datasets:
- HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized
model-index:
- name: zephyr-7b-dpo-full-alpha_0.5_batch64_0.03
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# zephyr-7b-dpo-full-alpha_0.5_batch64_0.03
This model is a fine-tuned version of [alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full](https://huggingface.co/alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full) on the HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.7789
- Rewards/chosen: -1.3273
- Rewards/rejected: -2.3422
- Rewards/accuracies: 0.7857
- Rewards/margins: 1.0149
- Logps/rejected: -494.4228
- Logps/chosen: -414.7076
- Logits/rejected: 0.3577
- Logits/chosen: -0.7982
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-07
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 4
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 64
- total_eval_batch_size: 32
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
- num_epochs: 1
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rewards/chosen | Rewards/rejected | Rewards/accuracies | Rewards/margins | Logps/rejected | Logps/chosen | Logits/rejected | Logits/chosen |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|:--------------:|:----------------:|:------------------:|:---------------:|:--------------:|:------------:|:---------------:|:-------------:|
| 0.9317 | 0.1047 | 100 | 0.9273 | -0.0556 | -0.2665 | 0.7163 | 0.2109 | -286.8501 | -287.5347 | -2.3773 | -2.4470 |
| 0.8668 | 0.2093 | 200 | 0.8656 | -0.9311 | -1.6048 | 0.7440 | 0.6737 | -420.6816 | -375.0894 | -1.2855 | -1.6337 |
| 0.8236 | 0.3140 | 300 | 0.8208 | -1.0963 | -1.9420 | 0.7758 | 0.8457 | -454.4009 | -391.6070 | -0.2995 | -1.0322 |
| 0.8334 | 0.4186 | 400 | 0.8072 | -0.9992 | -1.7408 | 0.7679 | 0.7417 | -434.2870 | -381.8950 | -0.8747 | -1.6086 |
| 0.7792 | 0.5233 | 500 | 0.7923 | -1.4240 | -2.3792 | 0.7798 | 0.9552 | -498.1183 | -424.3773 | 0.0124 | -1.0241 |
| 0.7564 | 0.6279 | 600 | 0.7844 | -1.2734 | -2.2487 | 0.7679 | 0.9753 | -485.0775 | -409.3177 | -0.0792 | -1.0851 |
| 0.7475 | 0.7326 | 700 | 0.7819 | -1.2863 | -2.2716 | 0.7857 | 0.9853 | -487.3649 | -410.6092 | 0.1648 | -0.9343 |
| 0.7483 | 0.8373 | 800 | 0.7792 | -1.2626 | -2.2457 | 0.7877 | 0.9831 | -484.7710 | -408.2386 | 0.1571 | -0.9385 |
| 0.7578 | 0.9419 | 900 | 0.7788 | -1.3317 | -2.3491 | 0.7857 | 1.0174 | -495.1149 | -415.1518 | 0.3728 | -0.7858 |
### Framework versions
- Transformers 4.44.2
- Pytorch 2.2.1+cu118
- Datasets 2.14.7
- Tokenizers 0.19.1
|
naiweizi/test | naiweizi | 2025-04-21T05:12:55Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:2501.12948",
"license:mit",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T04:50:38Z | ---
license: mit
library_name: transformers
---
# DeepSeek-R1
<!-- markdownlint-disable first-line-h1 -->
<!-- markdownlint-disable html -->
<!-- markdownlint-disable no-duplicate-header -->
<div align="center">
<img src="https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/figures/logo.svg?raw=true" width="60%" alt="DeepSeek-V3" />
</div>
<hr>
<div align="center" style="line-height: 1;">
<a href="https://www.deepseek.com/" target="_blank" style="margin: 2px;">
<img alt="Homepage" src="https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/figures/badge.svg?raw=true" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
<a href="https://chat.deepseek.com/" target="_blank" style="margin: 2px;">
<img alt="Chat" src="https://img.shields.io/badge/🤖%20Chat-DeepSeek%20R1-536af5?color=536af5&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
<a href="https://huggingface.co/deepseek-ai" target="_blank" style="margin: 2px;">
<img alt="Hugging Face" src="https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-DeepSeek%20AI-ffc107?color=ffc107&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
</div>
<div align="center" style="line-height: 1;">
<a href="https://discord.gg/Tc7c45Zzu5" target="_blank" style="margin: 2px;">
<img alt="Discord" src="https://img.shields.io/badge/Discord-DeepSeek%20AI-7289da?logo=discord&logoColor=white&color=7289da" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
<a href="https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/figures/qr.jpeg?raw=true" target="_blank" style="margin: 2px;">
<img alt="Wechat" src="https://img.shields.io/badge/WeChat-DeepSeek%20AI-brightgreen?logo=wechat&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
<a href="https://twitter.com/deepseek_ai" target="_blank" style="margin: 2px;">
<img alt="Twitter Follow" src="https://img.shields.io/badge/Twitter-deepseek_ai-white?logo=x&logoColor=white" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
</div>
<div align="center" style="line-height: 1;">
<a href="https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/LICENSE" style="margin: 2px;">
<img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-f5de53?&color=f5de53" style="display: inline-block; vertical-align: middle;"/>
</a>
</div>
<p align="center">
<a href="https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf"><b>Paper Link</b>👁️</a>
</p>
## 1. Introduction
We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1.
DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step, demonstrated remarkable performance on reasoning.
With RL, DeepSeek-R1-Zero naturally emerged with numerous powerful and interesting reasoning behaviors.
However, DeepSeek-R1-Zero encounters challenges such as endless repetition, poor readability, and language mixing. To address these issues and further enhance reasoning performance,
we introduce DeepSeek-R1, which incorporates cold-start data before RL.
DeepSeek-R1 achieves performance comparable to OpenAI-o1 across math, code, and reasoning tasks.
To support the research community, we have open-sourced DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, and six dense models distilled from DeepSeek-R1 based on Llama and Qwen. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B outperforms OpenAI-o1-mini across various benchmarks, achieving new state-of-the-art results for dense models.
**NOTE: Before running DeepSeek-R1 series models locally, we kindly recommend reviewing the [Usage Recommendation](#usage-recommendations) section.**
<p align="center">
<img width="80%" src="figures/benchmark.jpg">
</p>
## 2. Model Summary
---
**Post-Training: Large-Scale Reinforcement Learning on the Base Model**
- We directly apply reinforcement learning (RL) to the base model without relying on supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step. This approach allows the model to explore chain-of-thought (CoT) for solving complex problems, resulting in the development of DeepSeek-R1-Zero. DeepSeek-R1-Zero demonstrates capabilities such as self-verification, reflection, and generating long CoTs, marking a significant milestone for the research community. Notably, it is the first open research to validate that reasoning capabilities of LLMs can be incentivized purely through RL, without the need for SFT. This breakthrough paves the way for future advancements in this area.
- We introduce our pipeline to develop DeepSeek-R1. The pipeline incorporates two RL stages aimed at discovering improved reasoning patterns and aligning with human preferences, as well as two SFT stages that serve as the seed for the model's reasoning and non-reasoning capabilities.
We believe the pipeline will benefit the industry by creating better models.
---
**Distillation: Smaller Models Can Be Powerful Too**
- We demonstrate that the reasoning patterns of larger models can be distilled into smaller models, resulting in better performance compared to the reasoning patterns discovered through RL on small models. The open source DeepSeek-R1, as well as its API, will benefit the research community to distill better smaller models in the future.
- Using the reasoning data generated by DeepSeek-R1, we fine-tuned several dense models that are widely used in the research community. The evaluation results demonstrate that the distilled smaller dense models perform exceptionally well on benchmarks. We open-source distilled 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, and 70B checkpoints based on Qwen2.5 and Llama3 series to the community.
## 3. Model Downloads
### DeepSeek-R1 Models
<div align="center">
| **Model** | **#Total Params** | **#Activated Params** | **Context Length** | **Download** |
| :------------: | :------------: | :------------: | :------------: | :------------: |
| DeepSeek-R1-Zero | 671B | 37B | 128K | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero) |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128K | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1) |
</div>
DeepSeek-R1-Zero & DeepSeek-R1 are trained based on DeepSeek-V3-Base.
For more details regarding the model architecture, please refer to [DeepSeek-V3](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) repository.
### DeepSeek-R1-Distill Models
<div align="center">
| **Model** | **Base Model** | **Download** |
| :------------: | :------------: | :------------: |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | [Qwen2.5-Math-1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B) | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B) |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | [Qwen2.5-Math-7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Math-7B) | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B) |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | [Llama-3.1-8B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B) | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B) |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | [Qwen2.5-14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B) | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) |
|DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | [Qwen2.5-32B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B) | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B) |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | [Llama-3.3-70B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct) | [🤗 HuggingFace](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B) |
</div>
DeepSeek-R1-Distill models are fine-tuned based on open-source models, using samples generated by DeepSeek-R1.
We slightly change their configs and tokenizers. Please use our setting to run these models.
## 4. Evaluation Results
### DeepSeek-R1-Evaluation
For all our models, the maximum generation length is set to 32,768 tokens. For benchmarks requiring sampling, we use a temperature of $0.6$, a top-p value of $0.95$, and generate 64 responses per query to estimate pass@1.
<div align="center">
| Category | Benchmark (Metric) | Claude-3.5-Sonnet-1022 | GPT-4o 0513 | DeepSeek V3 | OpenAI o1-mini | OpenAI o1-1217 | DeepSeek R1 |
|----------|-------------------|----------------------|------------|--------------|----------------|------------|--------------|
| | Architecture | - | - | MoE | - | - | MoE |
| | # Activated Params | - | - | 37B | - | - | 37B |
| | # Total Params | - | - | 671B | - | - | 671B |
| English | MMLU (Pass@1) | 88.3 | 87.2 | 88.5 | 85.2 | **91.8** | 90.8 |
| | MMLU-Redux (EM) | 88.9 | 88.0 | 89.1 | 86.7 | - | **92.9** |
| | MMLU-Pro (EM) | 78.0 | 72.6 | 75.9 | 80.3 | - | **84.0** |
| | DROP (3-shot F1) | 88.3 | 83.7 | 91.6 | 83.9 | 90.2 | **92.2** |
| | IF-Eval (Prompt Strict) | **86.5** | 84.3 | 86.1 | 84.8 | - | 83.3 |
| | GPQA-Diamond (Pass@1) | 65.0 | 49.9 | 59.1 | 60.0 | **75.7** | 71.5 |
| | SimpleQA (Correct) | 28.4 | 38.2 | 24.9 | 7.0 | **47.0** | 30.1 |
| | FRAMES (Acc.) | 72.5 | 80.5 | 73.3 | 76.9 | - | **82.5** |
| | AlpacaEval2.0 (LC-winrate) | 52.0 | 51.1 | 70.0 | 57.8 | - | **87.6** |
| | ArenaHard (GPT-4-1106) | 85.2 | 80.4 | 85.5 | 92.0 | - | **92.3** |
| Code | LiveCodeBench (Pass@1-COT) | 33.8 | 34.2 | - | 53.8 | 63.4 | **65.9** |
| | Codeforces (Percentile) | 20.3 | 23.6 | 58.7 | 93.4 | **96.6** | 96.3 |
| | Codeforces (Rating) | 717 | 759 | 1134 | 1820 | **2061** | 2029 |
| | SWE Verified (Resolved) | **50.8** | 38.8 | 42.0 | 41.6 | 48.9 | 49.2 |
| | Aider-Polyglot (Acc.) | 45.3 | 16.0 | 49.6 | 32.9 | **61.7** | 53.3 |
| Math | AIME 2024 (Pass@1) | 16.0 | 9.3 | 39.2 | 63.6 | 79.2 | **79.8** |
| | MATH-500 (Pass@1) | 78.3 | 74.6 | 90.2 | 90.0 | 96.4 | **97.3** |
| | CNMO 2024 (Pass@1) | 13.1 | 10.8 | 43.2 | 67.6 | - | **78.8** |
| Chinese | CLUEWSC (EM) | 85.4 | 87.9 | 90.9 | 89.9 | - | **92.8** |
| | C-Eval (EM) | 76.7 | 76.0 | 86.5 | 68.9 | - | **91.8** |
| | C-SimpleQA (Correct) | 55.4 | 58.7 | **68.0** | 40.3 | - | 63.7 |
</div>
### Distilled Model Evaluation
<div align="center">
| Model | AIME 2024 pass@1 | AIME 2024 cons@64 | MATH-500 pass@1 | GPQA Diamond pass@1 | LiveCodeBench pass@1 | CodeForces rating |
|------------------------------------------|------------------|-------------------|-----------------|----------------------|----------------------|-------------------|
| GPT-4o-0513 | 9.3 | 13.4 | 74.6 | 49.9 | 32.9 | 759 |
| Claude-3.5-Sonnet-1022 | 16.0 | 26.7 | 78.3 | 65.0 | 38.9 | 717 |
| o1-mini | 63.6 | 80.0 | 90.0 | 60.0 | 53.8 | **1820** |
| QwQ-32B-Preview | 44.0 | 60.0 | 90.6 | 54.5 | 41.9 | 1316 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 28.9 | 52.7 | 83.9 | 33.8 | 16.9 | 954 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 55.5 | 83.3 | 92.8 | 49.1 | 37.6 | 1189 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 69.7 | 80.0 | 93.9 | 59.1 | 53.1 | 1481 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | **72.6** | 83.3 | 94.3 | 62.1 | 57.2 | 1691 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 50.4 | 80.0 | 89.1 | 49.0 | 39.6 | 1205 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70.0 | **86.7** | **94.5** | **65.2** | **57.5** | 1633 |
</div>
## 5. Chat Website & API Platform
You can chat with DeepSeek-R1 on DeepSeek's official website: [chat.deepseek.com](https://chat.deepseek.com), and switch on the button "DeepThink"
We also provide OpenAI-Compatible API at DeepSeek Platform: [platform.deepseek.com](https://platform.deepseek.com/)
## 6. How to Run Locally
### DeepSeek-R1 Models
Please visit [DeepSeek-V3](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) repo for more information about running DeepSeek-R1 locally.
**NOTE: Hugging Face's Transformers has not been directly supported yet.**
### DeepSeek-R1-Distill Models
DeepSeek-R1-Distill models can be utilized in the same manner as Qwen or Llama models.
For instance, you can easily start a service using [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm):
```shell
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager
```
You can also easily start a service using [SGLang](https://github.com/sgl-project/sglang)
```bash
python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --trust-remote-code --tp 2
```
### Usage Recommendations
**We recommend adhering to the following configurations when utilizing the DeepSeek-R1 series models, including benchmarking, to achieve the expected performance:**
1. Set the temperature within the range of 0.5-0.7 (0.6 is recommended) to prevent endless repetitions or incoherent outputs.
2. **Avoid adding a system prompt; all instructions should be contained within the user prompt.**
3. For mathematical problems, it is advisable to include a directive in your prompt such as: "Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}."
4. When evaluating model performance, it is recommended to conduct multiple tests and average the results.
Additionally, we have observed that the DeepSeek-R1 series models tend to bypass thinking pattern (i.e., outputting "\<think\>\n\n\</think\>") when responding to certain queries, which can adversely affect the model's performance.
**To ensure that the model engages in thorough reasoning, we recommend enforcing the model to initiate its response with "\<think\>\n" at the beginning of every output.**
## 7. License
This code repository and the model weights are licensed under the [MIT License](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/LICENSE).
DeepSeek-R1 series support commercial use, allow for any modifications and derivative works, including, but not limited to, distillation for training other LLMs. Please note that:
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B and DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B are derived from [Qwen-2.5 series](https://github.com/QwenLM/Qwen2.5), which are originally licensed under [Apache 2.0 License](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B/blob/main/LICENSE), and now finetuned with 800k samples curated with DeepSeek-R1.
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B is derived from Llama3.1-8B-Base and is originally licensed under [llama3.1 license](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B/blob/main/LICENSE).
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B is derived from Llama3.3-70B-Instruct and is originally licensed under [llama3.3 license](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct/blob/main/LICENSE).
## 8. Citation
```
@misc{deepseekai2025deepseekr1incentivizingreasoningcapability,
title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning},
author={DeepSeek-AI},
year={2025},
eprint={2501.12948},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2501.12948},
}
```
## 9. Contact
If you have any questions, please raise an issue or contact us at [[email protected]]([email protected]).
|
Pl0uf/detr-fashion-4cat | Pl0uf | 2025-04-21T05:11:50Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"detr",
"object-detection",
"generated_from_trainer",
"base_model:facebook/detr-resnet-50",
"base_model:finetune:facebook/detr-resnet-50",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | object-detection | 2025-04-20T22:43:02Z | ---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: facebook/detr-resnet-50
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: detr-fashion-4cat
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# detr-fashion-4cat
This model is a fine-tuned version of [facebook/detr-resnet-50](https://huggingface.co/facebook/detr-resnet-50) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.0440
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 25
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 1.7384 | 1.0 | 300 | 1.6380 |
| 1.3931 | 2.0 | 600 | 1.4684 |
| 1.3187 | 3.0 | 900 | 1.3165 |
| 1.3685 | 4.0 | 1200 | 1.2539 |
| 1.2105 | 5.0 | 1500 | 1.1905 |
| 1.2659 | 6.0 | 1800 | 1.1981 |
| 1.1682 | 7.0 | 2100 | 1.1874 |
| 1.1649 | 8.0 | 2400 | 1.1931 |
| 1.1522 | 9.0 | 2700 | 1.1604 |
| 1.1317 | 10.0 | 3000 | 1.1260 |
| 1.0819 | 11.0 | 3300 | 1.1122 |
| 1.0025 | 12.0 | 3600 | 1.1030 |
| 0.985 | 13.0 | 3900 | 1.0857 |
| 0.9731 | 14.0 | 4200 | 1.0724 |
| 1.0007 | 15.0 | 4500 | 1.0754 |
| 0.9768 | 16.0 | 4800 | 1.0502 |
| 1.0687 | 17.0 | 5100 | 1.0470 |
| 1.0269 | 18.0 | 5400 | 1.0400 |
| 1.0892 | 19.0 | 5700 | 1.0273 |
| 0.9363 | 20.0 | 6000 | 1.0302 |
| 1.0073 | 21.0 | 6300 | 1.0330 |
| 1.002 | 22.0 | 6600 | 1.0335 |
| 0.9418 | 23.0 | 6900 | 1.0266 |
| 0.9004 | 24.0 | 7200 | 1.0192 |
| 0.9459 | 25.0 | 7500 | 1.0213 |
### Framework versions
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1
|
wuutiing2/flux_controlnet_training_example | wuutiing2 | 2025-04-21T05:11:08Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"safetensors",
"controlnet",
"Controlnet",
"image-to-image",
"en",
"dataset:HighCWu/fill50k",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | image-to-image | 2025-04-21T03:42:25Z | ---
license: apache-2.0
datasets:
- HighCWu/fill50k
language:
- en
base_model:
- black-forest-labs/FLUX.1-dev
pipeline_tag: image-to-image
tags:
- controlnet
- Controlnet
---
this is a debug trainning result for diffusers training script
related issue https://github.com/huggingface/diffusers/issues/11181
related wandb log https://wandb.ai/wuuutiiing/flux_train_controlnet/overview
related script https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/controlnet/train_controlnet_flux.py
# test script
```
from diffusers import FluxControlNetModel, FluxControlNetPipeline
import torch
from PIL import Image
validation_image = Image.open("a_control_image_like_fill50k.png").convert("RGB")
control_path = "wuutiing2/flux_controlnet_training_example"
flux_path = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
flux_controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
control_path, torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipeline = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
flux_path,
controlnet=flux_controlnet,
torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipeline.to("cuda")
image = pipeline(
prompt="aqua circle with light pink background",
control_image=validation_image,
num_inference_steps=28,
controlnet_conditioning_scale=1,
guidance_scale=3.5,
generator=torch.manual_seed(19),
).images[0]
image.save("output.png")
``` |
dlsmallw/NLPinitiative-Multilabel-Regression | dlsmallw | 2025-04-21T05:04:38Z | 137 | 0 | null | [
"safetensors",
"bert",
"en",
"dataset:iamollas/ethos",
"dataset:Rhma/Multitarget-CONAN",
"base_model:google-bert/bert-base-uncased",
"base_model:finetune:google-bert/bert-base-uncased",
"license:mit",
"region:us"
] | null | 2025-03-06T08:31:27Z | ---
license: mit
datasets:
- iamollas/ethos
- Rhma/Multitarget-CONAN
metrics:
- accuracy
- precision
- recall
- f1
base_model:
- google-bert/bert-base-uncased
language:
- en
--- |
naive-puzzle/prox-doc-Llama-3.2-3B | naive-puzzle | 2025-04-21T04:57:59Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"base_model:meta-llama/Llama-3.2-3B",
"base_model:adapter:meta-llama/Llama-3.2-3B",
"license:llama3.2",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T02:30:33Z | ---
library_name: peft
license: llama3.2
base_model: meta-llama/Llama-3.2-3B
tags:
- generated_from_trainer
metrics:
- accuracy
model-index:
- name: prox-doc-Llama-3.2-3B
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# prox-doc-Llama-3.2-3B
This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Llama-3.2-3B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3655
- Accuracy: 0.8328
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 32
- eval_batch_size: 32
- seed: 42
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
- num_epochs: 1
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|:--------:|
| No log | 0 | 0 | 1.2404 | 0.4912 |
| 0.6571 | 0.1002 | 502 | 0.7007 | 0.6618 |
| 0.4499 | 0.2003 | 1004 | 0.4616 | 0.7799 |
| 0.4078 | 0.3005 | 1506 | 0.4103 | 0.8091 |
| 0.3714 | 0.4006 | 2008 | 0.3913 | 0.8154 |
| 0.3897 | 0.5008 | 2510 | 0.3780 | 0.8256 |
| 0.3565 | 0.6010 | 3012 | 0.3748 | 0.8275 |
| 0.3413 | 0.7011 | 3514 | 0.3726 | 0.8282 |
| 0.3325 | 0.8013 | 4016 | 0.3667 | 0.8344 |
| 0.3722 | 0.9014 | 4518 | 0.3655 | 0.8328 |
### Framework versions
- PEFT 0.15.2
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.4.1+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1 |
dlsmallw/NLPinitiative-Binary-Classification | dlsmallw | 2025-04-21T04:56:56Z | 150 | 0 | null | [
"safetensors",
"bert",
"en",
"dataset:iamollas/ethos",
"dataset:Rhma/Multitarget-CONAN",
"base_model:google-bert/bert-base-uncased",
"base_model:finetune:google-bert/bert-base-uncased",
"license:mit",
"region:us"
] | null | 2025-03-06T06:27:41Z | ---
license: mit
datasets:
- iamollas/ethos
- Rhma/Multitarget-CONAN
language:
- en
metrics:
- r_squared
- mse
- mae
- pearsonr
base_model:
- google-bert/bert-base-uncased
--- |
cs2764/Skywork-OR1-32B-Preview-mlx-8Bit | cs2764 | 2025-04-21T04:56:06Z | 0 | 0 | mlx | [
"mlx",
"safetensors",
"qwen2",
"dataset:Skywork/Skywork-OR1-RL-Data",
"base_model:Skywork/Skywork-OR1-32B-Preview",
"base_model:quantized:Skywork/Skywork-OR1-32B-Preview",
"8-bit",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:54:32Z | ---
base_model: Skywork/Skywork-OR1-32B-Preview
datasets:
- Skywork/Skywork-OR1-RL-Data
tags:
- mlx
---
# cs2764/Skywork-OR1-32B-Preview-mlx-8Bit
The Model [cs2764/Skywork-OR1-32B-Preview-mlx-8Bit](https://huggingface.co/cs2764/Skywork-OR1-32B-Preview-mlx-8Bit) was converted to MLX format from [Skywork/Skywork-OR1-32B-Preview](https://huggingface.co/Skywork/Skywork-OR1-32B-Preview) using mlx-lm version **0.22.1**.
## Use with mlx
```bash
pip install mlx-lm
```
```python
from mlx_lm import load, generate
model, tokenizer = load("cs2764/Skywork-OR1-32B-Preview-mlx-8Bit")
prompt="hello"
if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)
```
|
batragaurav2616/gpt2-finetune-test-1 | batragaurav2616 | 2025-04-21T04:53:25Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"gpt2",
"text-generation",
"generated_from_trainer",
"base_model:openai-community/gpt2",
"base_model:finetune:openai-community/gpt2",
"license:mit",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T04:05:23Z | ---
library_name: transformers
license: mit
base_model: gpt2
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: gpt2-finetune-test-1
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# gpt2-finetune-test-1
This model is a fine-tuned version of [gpt2](https://huggingface.co/gpt2) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.8368
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 8
- total_train_batch_size: 64
- total_eval_batch_size: 64
- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 2.9603 | 1.0 | 1531 | 2.9037 |
| 2.9051 | 2.0 | 3062 | 2.8526 |
| 2.8771 | 3.0 | 4593 | 2.8368 |
### Framework versions
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1
|
MendelAI/doc_resolve_grpo_v0.1.0 | MendelAI | 2025-04-21T04:49:56Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"trl",
"conversational",
"en",
"base_model:MendelAI/DocResolve-Llama3.1-v0.2.0",
"base_model:finetune:MendelAI/DocResolve-Llama3.1-v0.2.0",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T04:47:27Z | ---
base_model: MendelAI/DocResolve-Llama3.1-v0.2.0
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
---
# Uploaded model
- **Developed by:** MendelAI
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** MendelAI/DocResolve-Llama3.1-v0.2.0
This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
|
Danihec/genesis | Danihec | 2025-04-21T04:49:54Z | 0 | 0 | null | [
"license:other",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:11:06Z | ---
license: other
license_name: flux-1-dev-non-commercial-license
license_link: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md
--- |
KEVIN04087/SFT | KEVIN04087 | 2025-04-21T04:48:49Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"arxiv:1910.09700",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-12T08:40:34Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
teenysheep/test3 | teenysheep | 2025-04-21T04:46:39Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T04:34:57Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
Seakmeng/deepseek-finetuned | Seakmeng | 2025-04-21T04:42:49Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"llama",
"trl",
"en",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-03-30T03:05:40Z | ---
base_model: unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
---
# Uploaded model
- **Developed by:** Seakmeng
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
|
wlsrurgk/Kdkelglvk | wlsrurgk | 2025-04-21T04:42:44Z | 0 | 0 | null | [
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:42:44Z | ---
license: apache-2.0
---
|
FriendliAI/InternVL3-2B-Instruct | FriendliAI | 2025-04-21T04:41:34Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"internvl_chat",
"feature-extraction",
"internvl",
"custom_code",
"image-text-to-text",
"conversational",
"multilingual",
"arxiv:2312.14238",
"arxiv:2404.16821",
"arxiv:2412.05271",
"arxiv:2411.10442",
"arxiv:2504.10479",
"arxiv:2412.09616",
"base_model:OpenGVLab/InternVL3-2B-Pretrained",
"base_model:finetune:OpenGVLab/InternVL3-2B-Pretrained",
"license:other",
"region:us"
] | image-text-to-text | 2025-04-21T04:41:33Z | ---
license: other
license_name: qwen
license_link: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct/blob/main/LICENSE
pipeline_tag: image-text-to-text
library_name: transformers
base_model:
- OpenGVLab/InternVL3-2B-Pretrained
base_model_relation: finetune
language:
- multilingual
tags:
- internvl
- custom_code
---
# InternVL3-2B-Instruct
[\[📂 GitHub\]](https://github.com/OpenGVLab/InternVL) [\[📜 InternVL 1.0\]](https://huggingface.co/papers/2312.14238) [\[📜 InternVL 1.5\]](https://huggingface.co/papers/2404.16821) [\[📜 InternVL 2.5\]](https://huggingface.co/papers/2412.05271) [\[📜 InternVL2.5-MPO\]](https://huggingface.co/papers/2411.10442) [\[📜 InternVL3\]](https://huggingface.co/papers/2504.10479)
[\[🆕 Blog\]](https://internvl.github.io/blog/) [\[🗨️ Chat Demo\]](https://internvl.opengvlab.com/) [\[🤗 HF Demo\]](https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL) [\[🚀 Quick Start\]](#quick-start) [\[📖 Documents\]](https://internvl.readthedocs.io/en/latest/)
<div align="center">
<img width="500" alt="image" src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/64006c09330a45b03605bba3/zJsd2hqd3EevgXo6fNgC-.png">
</div>
## Introduction
***This is the SFT version of InternVL3-2B, which has undergone native multimodal pre-trainin and SFT but has not undergone MPO. If you're unsure which version to use, please use the [InternVL3-2B](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-2B) version.***
We introduce InternVL3, an advanced multimodal large language model (MLLM) series that demonstrates superior overall performance.
Compared to InternVL 2.5, InternVL3 exhibits superior multimodal perception and reasoning capabilities, while further extending its multimodal capabilities to encompass tool usage, GUI agents, industrial image analysis, 3D vision perception, and more.
Additionally, we compare InternVL3 with Qwen2.5 Chat models, whose corresponding pre-trained base models are employed as the initialization of the langauge component in InternVL3. Benefitting from Native Multimodal Pre-Training, the InternVL3 series achieves even better overall text performance than the Qwen2.5 series.
## InternVL3 Family
In the following table, we provide an overview of the InternVL3 series.
| Model Name | Vision Part | Language Part | HF Link |
| :-----------: | :-------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------: |
| InternVL3-1B | [InternViT-300M-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px-V2_5) | [Qwen2.5-0.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-1B) |
| InternVL3-2B | [InternViT-300M-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px-V2_5) | [Qwen2.5-1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-2B) |
| InternVL3-8B | [InternViT-300M-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px-V2_5) | [Qwen2.5-7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-8B) |
| InternVL3-9B | [InternViT-300M-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px-V2_5) | [internlm3-8b-instruct](https://huggingface.co/internlm/internlm3-8b-instruct) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-9B) |
| InternVL3-14B | [InternViT-300M-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-300M-448px-V2_5) | [Qwen2.5-14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-14B) |
| InternVL3-38B | [InternViT-6B-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V2_5) | [Qwen2.5-32B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-38B) |
| InternVL3-78B | [InternViT-6B-448px-V2_5](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternViT-6B-448px-V2_5) | [Qwen2.5-72B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B) | [🤗 link](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-78B) |
## Model Architecture
As shown in the following figure, [InternVL3](https://internvl.github.io/blog/2025-04-11-InternVL-3/) retains the same model architecture as [InternVL 2.5](https://internvl.github.io/blog/2024-12-05-InternVL-2.5/) and its predecessors, InternVL 1.5 and 2.0, following the "ViT-MLP-LLM" paradigm. In this new version, we integrate a newly incrementally pre-trained InternViT with various pre-trained LLMs, including InternLM 3 and Qwen 2.5, using a randomly initialized MLP projector.
As in the previous version, we applied a pixel unshuffle operation, reducing the number of visual tokens to one-quarter of the original. Besides, we adopted a similar dynamic resolution strategy as InternVL 1.5, dividing images into tiles of 448×448 pixels. The key difference, starting from InternVL 2.0, is that we additionally introduced support for multi-image and video data.
Notably, in InternVL3, we integrate the [Variable Visual Position Encoding (V2PE)](https://arxiv.org/abs/2412.09616), which utilizes smaller, more flexible position increments for visual tokens. Benefiting from V2PE, InternVL3 exhibits better long context understanding capabilities compared to its predecessors.
## Training Strategy
### Native Multimodal Pre-Training
We propose a [Native Multimodal Pre-Training](https://huggingface.co/papers/2504.10479) approach that consolidates language and vision learning into a single pre-training stage.
In contrast to standard paradigms that first train a language-only model and subsequently adapt it to handle additional modalities, our method interleaves multimodal data (e.g., image-text, video-text, or image-text interleaved sequences) with large-scale textual corpora. This unified training scheme allows the model to learn both linguistic and multimodal representations simultaneously, ultimately enhancing its capability to handle vision-language tasks without the need for separate alignment or bridging modules.
Please see [our paper](https://huggingface.co/papers/2504.10479) for more details.
### Supervised Fine-Tuning
In this phase, the techniques of random JPEG compression, square loss re-weighting, and multimodal data packing proposed in [InternVL2.5](https://arxiv.org/abs/2412.05271) are also employed in the InternVL3 series.
The main advancement of the SFT phase in InternVL3 compared to InternVL2.5 lies in the use of higher-quality and more diverse training data.
Specifically, we further extend training samples for tool use, 3D scene understanding, GUI operations, long context tasks, video understanding, scientific diagrams, creative writing, and multimodal reasoning.
### Mixed Preference Optimization
During Pre-training and SFT, the model is trained to predict the next token conditioned on previous ground-truth tokens.
However, during inference, the model predicts each token based on its own prior outputs.
This discrepancy between ground-truth tokens and model-predicted tokens introduces a distribution shift, which can impair the model’s Chain-of-Thought (CoT) reasoning capabilities.
To mitigate this issue, we employ [MPO](https://arxiv.org/abs/2411.10442), which introduces additional supervision from both positive and negative samples to align the model response distribution with the ground-truth distribution, thereby improving reasoning performance.
Specifically, the training objective of MPO is a combination of
preference loss \\(\mathcal{L}_{\text{p}}\\),
quality loss \\(\mathcal{L}_{\text{q}}\\),
and generation loss \\(\mathcal{L}_{\text{g}}\\),
which can be formulated as follows:
$$
\mathcal{L}=w_{p}\cdot\mathcal{L}_{\text{p}} + w_{q}\cdot\mathcal{L}_{\text{q}} + w_{g}\cdot\mathcal{L}_{\text{g}},
$$
where \\(w_{*}\\) represents the weight assigned to each loss component. Please see [our paper](https://arxiv.org/abs/2411.10442) for more details about MPO.
### Test-Time Scaling
Test-Time Scaling has been shown to be an effective method to enhance the reasoning abilities of LLMs and MLLMs.
In this work, we use the Best-of-N evaluation strategy and employ [VisualPRM-8B](https://huggingface.co/OpenGVLab/VisualPRM-8B) as the critic model to select the best response for reasoning and mathematics evaluation.
## Evaluation on Multimodal Capability
### Multimodal Reasoning and Mathematics
### OCR, Chart, and Document Understanding
### Multi-Image & Real-World Comprehension
### Comprehensive Multimodal & Hallucination Evaluation
### Visual Grounding
### Multimodal Multilingual Understanding
### Video Understanding
### GUI Grounding
### Spatial Reasoning
## Evaluation on Language Capability
We compare InternVL3 with Qwen2.5 Chat models, whose corresponding pre-trained base models are employed as the initialization of the langauge component in InternVL3.
Benefitting from Native Multimodal Pre-Training, the InternVL3 series achieves even better overall text performance than the Qwen2.5 series.
Please note that the evaluation scores of Qwen2.5 series may differ from those officially reported, as we have adopted the prompt versions provided in the table across all datasets for OpenCompass evaluation.
## Ablation Study
### Native Multimodal Pre-Training
We conduct experiments on the InternVL2-8B model while keeping its architecture, initialization parameters, and training data entirely unchanged. Traditionally, InternVL2-8B employs a training pipeline that begins with an MLP warmup phase for feature alignment followed by an Instruction Tuning stage. In our experiments, we substitute the conventional MLP warmup phase with a native multimodal pre-training process. This modification isolates the contribution of native multimodal pre-training to the overall multimodal capability of the model.
The evaluation results in the Figure below shows that the model with native multimodal pre-training exhibits performance on most benchmarks that is comparable to the fully multi-stage-trained InternVL2-8B baseline. Furthermore, when followed by instruction tuning on higher-quality data, the model demonstrates further performance gains across evaluated multimodal tasks. These findings underscore the efficiency of native multimodal pre-training in imparting powerful multimodal capabilities to MLLMs.
### Mixed Preference Optimization
As shown in the table below, models fine-tuned with MPO demonstrate superior reasoning performance across seven multimodal reasoning benchmarks compared to their counterparts without MPO. Specifically, InternVL3-78B and InternVL3-38B outperform their counterparts by 4.1 and 4.5 points, respectively. Notably, the training data used for MPO is a subset of that used for SFT, indicating that the performance improvements primarily stem from the training algorithm rather than the training data.
### Variable Visual Position Encoding
As reported in the table below, the introduction of V2PE leads to significant performance gains across most evaluation metrics. In addition, our ablation studies—by varying the positional increment \\( \delta \\)—reveal that even for tasks primarily involving conventional contexts, relatively small \\( \delta \\) values can achieve optimal performance. These findings provide important insights for future efforts aimed at refining position encoding strategies for visual tokens in MLLMs.
## Quick Start
We provide an example code to run `InternVL3-2B` using `transformers`.
> Please use transformers>=4.37.2 to ensure the model works normally.
### Model Loading
#### 16-bit (bf16 / fp16)
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
path = "OpenGVLab/InternVL3-2B"
model = AutoModel.from_pretrained(
path,
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
use_flash_attn=True,
trust_remote_code=True).eval().cuda()
```
#### BNB 8-bit Quantization
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
path = "OpenGVLab/InternVL3-2B"
model = AutoModel.from_pretrained(
path,
torch_dtype=torch.bfloat16,
load_in_8bit=True,
low_cpu_mem_usage=True,
use_flash_attn=True,
trust_remote_code=True).eval()
```
#### Multiple GPUs
The reason for writing the code this way is to avoid errors that occur during multi-GPU inference due to tensors not being on the same device. By ensuring that the first and last layers of the large language model (LLM) are on the same device, we prevent such errors.
```python
import math
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
def split_model(model_name):
device_map = {}
world_size = torch.cuda.device_count()
config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
num_layers = config.llm_config.num_hidden_layers
# Since the first GPU will be used for ViT, treat it as half a GPU.
num_layers_per_gpu = math.ceil(num_layers / (world_size - 0.5))
num_layers_per_gpu = [num_layers_per_gpu] * world_size
num_layers_per_gpu[0] = math.ceil(num_layers_per_gpu[0] * 0.5)
layer_cnt = 0
for i, num_layer in enumerate(num_layers_per_gpu):
for j in range(num_layer):
device_map[f'language_model.model.layers.{layer_cnt}'] = i
layer_cnt += 1
device_map['vision_model'] = 0
device_map['mlp1'] = 0
device_map['language_model.model.tok_embeddings'] = 0
device_map['language_model.model.embed_tokens'] = 0
device_map['language_model.output'] = 0
device_map['language_model.model.norm'] = 0
device_map['language_model.model.rotary_emb'] = 0
device_map['language_model.lm_head'] = 0
device_map[f'language_model.model.layers.{num_layers - 1}'] = 0
return device_map
path = "OpenGVLab/InternVL3-2B"
device_map = split_model('InternVL3-2B')
model = AutoModel.from_pretrained(
path,
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
use_flash_attn=True,
trust_remote_code=True,
device_map=device_map).eval()
```
### Inference with Transformers
```python
import math
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as T
from decord import VideoReader, cpu
from PIL import Image
from torchvision.transforms.functional import InterpolationMode
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
IMAGENET_MEAN = (0.485, 0.456, 0.406)
IMAGENET_STD = (0.229, 0.224, 0.225)
def build_transform(input_size):
MEAN, STD = IMAGENET_MEAN, IMAGENET_STD
transform = T.Compose([
T.Lambda(lambda img: img.convert('RGB') if img.mode != 'RGB' else img),
T.Resize((input_size, input_size), interpolation=InterpolationMode.BICUBIC),
T.ToTensor(),
T.Normalize(mean=MEAN, std=STD)
])
return transform
def find_closest_aspect_ratio(aspect_ratio, target_ratios, width, height, image_size):
best_ratio_diff = float('inf')
best_ratio = (1, 1)
area = width * height
for ratio in target_ratios:
target_aspect_ratio = ratio[0] / ratio[1]
ratio_diff = abs(aspect_ratio - target_aspect_ratio)
if ratio_diff < best_ratio_diff:
best_ratio_diff = ratio_diff
best_ratio = ratio
elif ratio_diff == best_ratio_diff:
if area > 0.5 * image_size * image_size * ratio[0] * ratio[1]:
best_ratio = ratio
return best_ratio
def dynamic_preprocess(image, min_num=1, max_num=12, image_size=448, use_thumbnail=False):
orig_width, orig_height = image.size
aspect_ratio = orig_width / orig_height
# calculate the existing image aspect ratio
target_ratios = set(
(i, j) for n in range(min_num, max_num + 1) for i in range(1, n + 1) for j in range(1, n + 1) if
i * j <= max_num and i * j >= min_num)
target_ratios = sorted(target_ratios, key=lambda x: x[0] * x[1])
# find the closest aspect ratio to the target
target_aspect_ratio = find_closest_aspect_ratio(
aspect_ratio, target_ratios, orig_width, orig_height, image_size)
# calculate the target width and height
target_width = image_size * target_aspect_ratio[0]
target_height = image_size * target_aspect_ratio[1]
blocks = target_aspect_ratio[0] * target_aspect_ratio[1]
# resize the image
resized_img = image.resize((target_width, target_height))
processed_images = []
for i in range(blocks):
box = (
(i % (target_width // image_size)) * image_size,
(i // (target_width // image_size)) * image_size,
((i % (target_width // image_size)) + 1) * image_size,
((i // (target_width // image_size)) + 1) * image_size
)
# split the image
split_img = resized_img.crop(box)
processed_images.append(split_img)
assert len(processed_images) == blocks
if use_thumbnail and len(processed_images) != 1:
thumbnail_img = image.resize((image_size, image_size))
processed_images.append(thumbnail_img)
return processed_images
def load_image(image_file, input_size=448, max_num=12):
image = Image.open(image_file).convert('RGB')
transform = build_transform(input_size=input_size)
images = dynamic_preprocess(image, image_size=input_size, use_thumbnail=True, max_num=max_num)
pixel_values = [transform(image) for image in images]
pixel_values = torch.stack(pixel_values)
return pixel_values
def split_model(model_name):
device_map = {}
world_size = torch.cuda.device_count()
config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
num_layers = config.llm_config.num_hidden_layers
# Since the first GPU will be used for ViT, treat it as half a GPU.
num_layers_per_gpu = math.ceil(num_layers / (world_size - 0.5))
num_layers_per_gpu = [num_layers_per_gpu] * world_size
num_layers_per_gpu[0] = math.ceil(num_layers_per_gpu[0] * 0.5)
layer_cnt = 0
for i, num_layer in enumerate(num_layers_per_gpu):
for j in range(num_layer):
device_map[f'language_model.model.layers.{layer_cnt}'] = i
layer_cnt += 1
device_map['vision_model'] = 0
device_map['mlp1'] = 0
device_map['language_model.model.tok_embeddings'] = 0
device_map['language_model.model.embed_tokens'] = 0
device_map['language_model.output'] = 0
device_map['language_model.model.norm'] = 0
device_map['language_model.model.rotary_emb'] = 0
device_map['language_model.lm_head'] = 0
device_map[f'language_model.model.layers.{num_layers - 1}'] = 0
return device_map
# If you set `load_in_8bit=True`, you will need two 80GB GPUs.
# If you set `load_in_8bit=False`, you will need at least three 80GB GPUs.
path = 'OpenGVLab/InternVL3-2B'
device_map = split_model('InternVL3-2B')
model = AutoModel.from_pretrained(
path,
torch_dtype=torch.bfloat16,
load_in_8bit=False,
low_cpu_mem_usage=True,
use_flash_attn=True,
trust_remote_code=True,
device_map=device_map).eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path, trust_remote_code=True, use_fast=False)
# set the max number of tiles in `max_num`
pixel_values = load_image('./examples/image1.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
generation_config = dict(max_new_tokens=1024, do_sample=True)
# pure-text conversation (纯文本对话)
question = 'Hello, who are you?'
response, history = model.chat(tokenizer, None, question, generation_config, history=None, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
question = 'Can you tell me a story?'
response, history = model.chat(tokenizer, None, question, generation_config, history=history, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
# single-image single-round conversation (单图单轮对话)
question = '<image>\nPlease describe the image shortly.'
response = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
# single-image multi-round conversation (单图多轮对话)
question = '<image>\nPlease describe the image in detail.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config, history=None, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
question = 'Please write a poem according to the image.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config, history=history, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
# multi-image multi-round conversation, combined images (多图多轮对话，拼接图像)
pixel_values1 = load_image('./examples/image1.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
pixel_values2 = load_image('./examples/image2.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
pixel_values = torch.cat((pixel_values1, pixel_values2), dim=0)
question = '<image>\nDescribe the two images in detail.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config,
history=None, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
question = 'What are the similarities and differences between these two images.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config,
history=history, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
# multi-image multi-round conversation, separate images (多图多轮对话，独立图像)
pixel_values1 = load_image('./examples/image1.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
pixel_values2 = load_image('./examples/image2.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
pixel_values = torch.cat((pixel_values1, pixel_values2), dim=0)
num_patches_list = [pixel_values1.size(0), pixel_values2.size(0)]
question = 'Image-1: <image>\nImage-2: <image>\nDescribe the two images in detail.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config,
num_patches_list=num_patches_list,
history=None, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
question = 'What are the similarities and differences between these two images.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config,
num_patches_list=num_patches_list,
history=history, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
# batch inference, single image per sample (单图批处理)
pixel_values1 = load_image('./examples/image1.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
pixel_values2 = load_image('./examples/image2.jpg', max_num=12).to(torch.bfloat16).cuda()
num_patches_list = [pixel_values1.size(0), pixel_values2.size(0)]
pixel_values = torch.cat((pixel_values1, pixel_values2), dim=0)
questions = ['<image>\nDescribe the image in detail.'] * len(num_patches_list)
responses = model.batch_chat(tokenizer, pixel_values,
num_patches_list=num_patches_list,
questions=questions,
generation_config=generation_config)
for question, response in zip(questions, responses):
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
# video multi-round conversation (视频多轮对话)
def get_index(bound, fps, max_frame, first_idx=0, num_segments=32):
if bound:
start, end = bound[0], bound[1]
else:
start, end = -100000, 100000
start_idx = max(first_idx, round(start * fps))
end_idx = min(round(end * fps), max_frame)
seg_size = float(end_idx - start_idx) / num_segments
frame_indices = np.array([
int(start_idx + (seg_size / 2) + np.round(seg_size * idx))
for idx in range(num_segments)
])
return frame_indices
def load_video(video_path, bound=None, input_size=448, max_num=1, num_segments=32):
vr = VideoReader(video_path, ctx=cpu(0), num_threads=1)
max_frame = len(vr) - 1
fps = float(vr.get_avg_fps())
pixel_values_list, num_patches_list = [], []
transform = build_transform(input_size=input_size)
frame_indices = get_index(bound, fps, max_frame, first_idx=0, num_segments=num_segments)
for frame_index in frame_indices:
img = Image.fromarray(vr[frame_index].asnumpy()).convert('RGB')
img = dynamic_preprocess(img, image_size=input_size, use_thumbnail=True, max_num=max_num)
pixel_values = [transform(tile) for tile in img]
pixel_values = torch.stack(pixel_values)
num_patches_list.append(pixel_values.shape[0])
pixel_values_list.append(pixel_values)
pixel_values = torch.cat(pixel_values_list)
return pixel_values, num_patches_list
video_path = './examples/red-panda.mp4'
pixel_values, num_patches_list = load_video(video_path, num_segments=8, max_num=1)
pixel_values = pixel_values.to(torch.bfloat16).cuda()
video_prefix = ''.join([f'Frame{i+1}: <image>\n' for i in range(len(num_patches_list))])
question = video_prefix + 'What is the red panda doing?'
# Frame1: <image>\nFrame2: <image>\n...\nFrame8: <image>\n{question}
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config,
num_patches_list=num_patches_list, history=None, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
question = 'Describe this video in detail.'
response, history = model.chat(tokenizer, pixel_values, question, generation_config,
num_patches_list=num_patches_list, history=history, return_history=True)
print(f'User: {question}\nAssistant: {response}')
```
#### Streaming Output
Besides this method, you can also use the following code to get streamed output.
```python
from transformers import TextIteratorStreamer
from threading import Thread
# Initialize the streamer
streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True, timeout=10)
# Define the generation configuration
generation_config = dict(max_new_tokens=1024, do_sample=False, streamer=streamer)
# Start the model chat in a separate thread
thread = Thread(target=model.chat, kwargs=dict(
tokenizer=tokenizer, pixel_values=pixel_values, question=question,
history=None, return_history=False, generation_config=generation_config,
))
thread.start()
# Initialize an empty string to store the generated text
generated_text = ''
# Loop through the streamer to get the new text as it is generated
for new_text in streamer:
if new_text == model.conv_template.sep:
break
generated_text += new_text
print(new_text, end='', flush=True) # Print each new chunk of generated text on the same line
```
## Finetune
Many repositories now support fine-tuning of the InternVL series models, including [InternVL](https://github.com/OpenGVLab/InternVL), [SWIFT](https://github.com/modelscope/ms-swift), [XTurner](https://github.com/InternLM/xtuner), and others. Please refer to their documentation for more details on fine-tuning.
## Deployment
### LMDeploy
LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs & VLMs.
```sh
# if lmdeploy<0.7.3, you need to explicitly set chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5')
pip install lmdeploy>=0.7.3
```
LMDeploy abstracts the complex inference process of multi-modal Vision-Language Models (VLM) into an easy-to-use pipeline, similar to the Large Language Model (LLM) inference pipeline.
#### A 'Hello, world' Example
```python
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig
from lmdeploy.vl import load_image
model = 'OpenGVLab/InternVL3-2B'
image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg')
pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))
response = pipe(('describe this image', image))
print(response.text)
```
If `ImportError` occurs while executing this case, please install the required dependency packages as prompted.
#### Multi-images Inference
When dealing with multiple images, you can put them all in one list. Keep in mind that multiple images will lead to a higher number of input tokens, and as a result, the size of the context window typically needs to be increased.
```python
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig
from lmdeploy.vl import load_image
from lmdeploy.vl.constants import IMAGE_TOKEN
model = 'OpenGVLab/InternVL3-2B'
pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))
image_urls=[
'https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/demo/resources/human-pose.jpg',
'https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/demo/resources/det.jpg'
]
images = [load_image(img_url) for img_url in image_urls]
# Numbering images improves multi-image conversations
response = pipe((f'Image-1: {IMAGE_TOKEN}\nImage-2: {IMAGE_TOKEN}\ndescribe these two images', images))
print(response.text)
```
#### Batch Prompts Inference
Conducting inference with batch prompts is quite straightforward; just place them within a list structure:
```python
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig
from lmdeploy.vl import load_image
model = 'OpenGVLab/InternVL3-2B'
pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))
image_urls=[
"https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/demo/resources/human-pose.jpg",
"https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/demo/resources/det.jpg"
]
prompts = [('describe this image', load_image(img_url)) for img_url in image_urls]
response = pipe(prompts)
print(response)
```
#### Multi-turn Conversation
There are two ways to do the multi-turn conversations with the pipeline. One is to construct messages according to the format of OpenAI and use above introduced method, the other is to use the `pipeline.chat` interface.
```python
from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, GenerationConfig, ChatTemplateConfig
from lmdeploy.vl import load_image
model = 'OpenGVLab/InternVL3-2B'
pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))
image = load_image('https://raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdeploy/main/demo/resources/human-pose.jpg')
gen_config = GenerationConfig(top_k=40, top_p=0.8, temperature=0.8)
sess = pipe.chat(('describe this image', image), gen_config=gen_config)
print(sess.response.text)
sess = pipe.chat('What is the woman doing?', session=sess, gen_config=gen_config)
print(sess.response.text)
```
#### Service
LMDeploy's `api_server` enables models to be easily packed into services with a single command. The provided RESTful APIs are compatible with OpenAI's interfaces. Below are an example of service startup:
```shell
lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-2B --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1
```
To use the OpenAI-style interface, you need to install OpenAI:
```shell
pip install openai
```
Then, use the code below to make the API call:
```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY', base_url='http://0.0.0.0:23333/v1')
model_name = client.models.list().data[0].id
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=[{
'role':
'user',
'content': [{
'type': 'text',
'text': 'describe this image',
}, {
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url':
'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/tiger.jpeg',
},
}],
}],
temperature=0.8,
top_p=0.8)
print(response)
```
## License
This project is released under the MIT License. This project uses the pre-trained Qwen2.5 as a component, which is licensed under the Qwen License.
## Citation
If you find this project useful in your research, please consider citing:
```BibTeX
@article{chen2024expanding,
title={Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling},
author={Chen, Zhe and Wang, Weiyun and Cao, Yue and Liu, Yangzhou and Gao, Zhangwei and Cui, Erfei and Zhu, Jinguo and Ye, Shenglong and Tian, Hao and Liu, Zhaoyang and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2412.05271},
year={2024}
}
@article{wang2024mpo,
title={Enhancing the Reasoning Ability of Multimodal Large Language Models via Mixed Preference Optimization},
author={Wang, Weiyun and Chen, Zhe and Wang, Wenhai and Cao, Yue and Liu, Yangzhou and Gao, Zhangwei and Zhu, Jinguo and Zhu, Xizhou and Lu, Lewei and Qiao, Yu and Dai, Jifeng},
journal={arXiv preprint arXiv:2411.10442},
year={2024}
}
@article{chen2024far,
title={How Far Are We to GPT-4V? Closing the Gap to Commercial Multimodal Models with Open-Source Suites},
author={Chen, Zhe and Wang, Weiyun and Tian, Hao and Ye, Shenglong and Gao, Zhangwei and Cui, Erfei and Tong, Wenwen and Hu, Kongzhi and Luo, Jiapeng and Ma, Zheng and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2404.16821},
year={2024}
}
@inproceedings{chen2024internvl,
title={Internvl: Scaling up vision foundation models and aligning for generic visual-linguistic tasks},
author={Chen, Zhe and Wu, Jiannan and Wang, Wenhai and Su, Weijie and Chen, Guo and Xing, Sen and Zhong, Muyan and Zhang, Qinglong and Zhu, Xizhou and Lu, Lewei and others},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={24185--24198},
year={2024}
}
``` |
yatin-ys/Llama-3.1-8B-NIELIT | yatin-ys | 2025-04-21T04:37:50Z | 0 | 0 | null | [
"pytorch",
"gguf",
"llama",
"base_model:meta-llama/Llama-3.1-8B",
"base_model:quantized:meta-llama/Llama-3.1-8B",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T03:25:09Z | ---
base_model:
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--- |
cwaud/7e15e8e3-a62b-46ca-afe2-092d1725e95f | cwaud | 2025-04-21T04:37:17Z | 0 | 0 | peft | [
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library_name: peft
license: llama3
base_model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: 7e15e8e3-a62b-46ca-afe2-092d1725e95f
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
adapter: lora
base_model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B
bf16: auto
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: null
datasets:
- data_files:
- bf128925216974d5_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/bf128925216974d5_train_data.json
type:
field_input: Patient
field_instruction: Description
field_output: Doctor
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 4
flash_attention: false
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 4
gradient_checkpointing: false
group_by_length: false
hub_model_id: cwaud/7e15e8e3-a62b-46ca-afe2-092d1725e95f
hub_repo: null
hub_strategy: checkpoint
hub_token: null
learning_rate: 0.0002
load_in_4bit: false
load_in_8bit: false
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 16
lora_dropout: 0.05
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 8
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 10
micro_batch_size: 2
mlflow_experiment_name: /tmp/bf128925216974d5_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 1
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 4
sequence_len: 512
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: d67cda4e-fccd-4737-984a-4d07cc7f6599
wandb_project: Gradients-On-Demand
wandb_run: your_name
wandb_runid: d67cda4e-fccd-4737-984a-4d07cc7f6599
warmup_steps: 10
weight_decay: 0.0
xformers_attention: null
```
</details><br>
# 7e15e8e3-a62b-46ca-afe2-092d1725e95f
This model is a fine-tuned version of [MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.9114
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0002
- train_batch_size: 2
- eval_batch_size: 2
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 8
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 10
- training_steps: 10
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 3.0904 | 0.0000 | 1 | 3.2056 |
| 3.1457 | 0.0001 | 3 | 3.1982 |
| 3.0068 | 0.0002 | 6 | 3.0710 |
| 3.1593 | 0.0003 | 9 | 2.9114 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
leodalat/DistilBERT | leodalat | 2025-04-21T04:36:49Z | 0 | 0 | null | [
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:36:49Z | ---
license: apache-2.0
---
|
vanhuy99/huy | vanhuy99 | 2025-04-21T04:33:14Z | 0 | 0 | null | [
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:33:14Z | ---
license: apache-2.0
---
|
yuehong136/gemma-3-finetune | yuehong136 | 2025-04-21T04:32:58Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"gemma3_text",
"text-generation",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"gemma3",
"conversational",
"en",
"base_model:unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit",
"base_model:finetune:unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T04:32:39Z | ---
base_model: unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- gemma3
license: apache-2.0
language:
- en
---
# Uploaded finetuned model
- **Developed by:** yuehong136
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
This gemma3 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
|
saadlhu/base8b | saadlhu | 2025-04-21T04:32:45Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"unsloth",
"arxiv:1910.09700",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:32:26Z | ---
library_name: transformers
tags:
- unsloth
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
jnjj/multi-dataset-model | jnjj | 2025-04-21T04:32:17Z | 68 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"llama",
"text-generation",
"arxiv:1910.09700",
"base_model:arnir0/Tiny-LLM",
"base_model:finetune:arnir0/Tiny-LLM",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-08T21:15:09Z | ---
base_model: arnir0/Tiny-LLM
library_name: transformers
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed]
### Framework versions
- PEFT 0.14.0 |
huynn8/gemma-3-1b-it-thinking-function-calling-v0 | huynn8 | 2025-04-21T04:32:04Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"tensorboard",
"safetensors",
"generated_from_trainer",
"trl",
"sft",
"base_model:google/gemma-3-1b-it",
"base_model:finetune:google/gemma-3-1b-it",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:29:46Z | ---
base_model: google/gemma-3-1b-it
library_name: transformers
model_name: gemma-3-1b-it-thinking-function-calling-v0
tags:
- generated_from_trainer
- trl
- sft
licence: license
---
# Model Card for gemma-3-1b-it-thinking-function-calling-v0
This model is a fine-tuned version of [google/gemma-3-1b-it](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it).
It has been trained using [TRL](https://github.com/huggingface/trl).
## Quick start
```python
from transformers import pipeline
question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="huynn8/gemma-3-1b-it-thinking-function-calling-v0", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])
```
## Training procedure
This model was trained with SFT.
### Framework versions
- TRL: 0.16.1
- Transformers: 4.51.3
- Pytorch: 2.6.0+cu124
- Datasets: 3.5.0
- Tokenizers: 0.21.1
## Citations
Cite TRL as:
```bibtex
@misc{vonwerra2022trl,
title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallouédec},
year = 2020,
journal = {GitHub repository},
publisher = {GitHub},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}
``` |
pictgensupport/horrorfilmposters | pictgensupport | 2025-04-21T04:25:32Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"flux",
"lora",
"replicate",
"text-to-image",
"en",
"base_model:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"base_model:adapter:black-forest-labs/FLUX.1-dev",
"license:other",
"region:us"
] | text-to-image | 2025-04-21T04:25:30Z | ---
license: other
license_name: flux-1-dev-non-commercial-license
license_link: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md
language:
- en
tags:
- flux
- diffusers
- lora
- replicate
base_model: "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
pipeline_tag: text-to-image
# widget:
# - text: >-
# prompt
# output:
# url: https://...
instance_prompt: horrorfilmposters
---
# Horrorfilmposters
<Gallery />
Trained on Replicate using:
https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train
## Trigger words
You should use `horrorfilmposters` to trigger the image generation.
## Use it with the [🧨 diffusers library](https://github.com/huggingface/diffusers)
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.float16).to('cuda')
pipeline.load_lora_weights('pictgensupport/horrorfilmposters', weight_name='lora.safetensors')
image = pipeline('your prompt').images[0]
```
For more details, including weighting, merging and fusing LoRAs, check the [documentation on loading LoRAs in diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/loading_adapters)
|
SmallDoge/Qwen2.5-3B-Instruct-ShortCoT-25K | SmallDoge | 2025-04-21T04:22:45Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"qwen2",
"text-generation",
"conversational",
"arxiv:1910.09700",
"autotrain_compatible",
"text-generation-inference",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-generation | 2025-04-21T04:17:28Z | ---
library_name: transformers
tags: []
---
# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- **Developed by:** [More Information Needed]
- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
- **Model type:** [More Information Needed]
- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
- **License:** [More Information Needed]
- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
### Model Sources [optional]
<!-- Provide the basic links for the model. -->
- **Repository:** [More Information Needed]
- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
## Uses
<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
### Direct Use
<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
[More Information Needed]
### Downstream Use [optional]
<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
[More Information Needed]
### Out-of-Scope Use
<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
[More Information Needed]
## Bias, Risks, and Limitations
<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
[More Information Needed]
### Recommendations
<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
## How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
## Training Details
### Training Data
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
[More Information Needed]
### Training Procedure
<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
#### Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
#### Training Hyperparameters
- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
#### Speeds, Sizes, Times [optional]
<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
[More Information Needed]
## Evaluation
<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
### Testing Data, Factors & Metrics
#### Testing Data
<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
[More Information Needed]
#### Factors
<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
[More Information Needed]
#### Metrics
<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
[More Information Needed]
### Results
[More Information Needed]
#### Summary
## Model Examination [optional]
<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
[More Information Needed]
## Environmental Impact
<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
- **Hardware Type:** [More Information Needed]
- **Hours used:** [More Information Needed]
- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
- **Compute Region:** [More Information Needed]
- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
## Technical Specifications [optional]
### Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
### Compute Infrastructure
[More Information Needed]
#### Hardware
[More Information Needed]
#### Software
[More Information Needed]
## Citation [optional]
<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
**BibTeX:**
[More Information Needed]
**APA:**
[More Information Needed]
## Glossary [optional]
<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
[More Information Needed]
## More Information [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
## Model Card Contact
[More Information Needed] |
ShadowHacker110/full-epoch | ShadowHacker110 | 2025-04-21T04:20:58Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"text-generation-inference",
"unsloth",
"llama",
"trl",
"en",
"base_model:unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit",
"base_model:finetune:unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit",
"license:apache-2.0",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T04:20:45Z | ---
base_model: unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
---
# Uploaded model
- **Developed by:** ShadowHacker110
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
|
Yeongi/q-Taxi-v3 | Yeongi | 2025-04-21T04:19:45Z | 0 | 0 | null | [
"Taxi-v3",
"q-learning",
"reinforcement-learning",
"custom-implementation",
"model-index",
"region:us"
] | reinforcement-learning | 2025-04-21T04:19:40Z | ---
tags:
- Taxi-v3
- q-learning
- reinforcement-learning
- custom-implementation
model-index:
- name: q-Taxi-v3
results:
- task:
type: reinforcement-learning
name: reinforcement-learning
dataset:
name: Taxi-v3
type: Taxi-v3
metrics:
- type: mean_reward
value: 7.52 +/- 2.72
name: mean_reward
verified: false
---
# **Q-Learning** Agent playing1 **Taxi-v3**
This is a trained model of a **Q-Learning** agent playing **Taxi-v3** .
## Usage
```python
model = load_from_hub(repo_id="Yeongi/q-Taxi-v3", filename="q-learning.pkl")
# Don't forget to check if you need to add additional attributes (is_slippery=False etc)
env = gym.make(model["env_id"])
```
|
twodgirl/visualcloze-384-mixed-fp8-e4m3fn-diffusers | twodgirl | 2025-04-21T04:17:22Z | 0 | 0 | diffusers | [
"diffusers",
"safetensors",
"license:apache-2.0",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T03:10:57Z | ---
license: apache-2.0
---
|
fedovtt/801d184c-c0f0-4a5c-9f6f-0001845fdf70 | fedovtt | 2025-04-21T04:12:56Z | 0 | 0 | peft | [
"peft",
"safetensors",
"qwen2",
"axolotl",
"generated_from_trainer",
"base_model:Qwen/Qwen2.5-3B",
"base_model:adapter:Qwen/Qwen2.5-3B",
"license:other",
"8-bit",
"bitsandbytes",
"region:us"
] | null | 2025-04-21T03:37:50Z | ---
library_name: peft
license: other
base_model: Qwen/Qwen2.5-3B
tags:
- axolotl
- generated_from_trainer
model-index:
- name: 801d184c-c0f0-4a5c-9f6f-0001845fdf70
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.4.1`
```yaml
adapter: lora
base_model: Qwen/Qwen2.5-3B
bf16: true
chat_template: llama3
dataset_prepared_path: null
datasets:
- data_files:
- e021569b90dfbbc7_train_data.json
ds_type: json
format: custom
path: /workspace/input_data/e021569b90dfbbc7_train_data.json
type:
field_input: artist
field_instruction: title
field_output: lyrics
format: '{instruction} {input}'
no_input_format: '{instruction}'
system_format: '{system}'
system_prompt: ''
debug: null
deepspeed: null
early_stopping_patience: null
eval_max_new_tokens: 128
eval_table_size: null
evals_per_epoch: 1
flash_attention: true
fp16: null
fsdp: null
fsdp_config: null
gradient_accumulation_steps: 2
gradient_checkpointing: true
gradient_clipping: 0.5
group_by_length: false
hub_model_id: fedovtt/801d184c-c0f0-4a5c-9f6f-0001845fdf70
hub_repo: null
hub_strategy: end
hub_token: null
learning_rate: 5.0e-06
load_in_4bit: false
load_in_8bit: true
local_rank: null
logging_steps: 1
lora_alpha: 64
lora_dropout: 0.05
lora_fan_in_fan_out: null
lora_model_dir: null
lora_r: 32
lora_target_linear: true
lr_scheduler: cosine
max_steps: 200
micro_batch_size: 8
mixed_precision: bf16
mlflow_experiment_name: /tmp/e021569b90dfbbc7_train_data.json
model_type: AutoModelForCausalLM
num_epochs: 1
optimizer: adamw_bnb_8bit
output_dir: miner_id_24
pad_to_sequence_len: true
resume_from_checkpoint: null
s2_attention: null
sample_packing: false
saves_per_epoch: 1
sequence_len: 1024
strict: false
tf32: false
tokenizer_type: AutoTokenizer
train_on_inputs: false
trust_remote_code: true
val_set_size: 0.05
wandb_entity: null
wandb_mode: online
wandb_name: 92bdd9b2-be51-4e26-accb-2cff11995c7d
wandb_project: 01-31
wandb_run: your_name
wandb_runid: 92bdd9b2-be51-4e26-accb-2cff11995c7d
warmup_steps: 5
weight_decay: 0.01
xformers_attention: true
```
</details><br>
# 801d184c-c0f0-4a5c-9f6f-0001845fdf70
This model is a fine-tuned version of [Qwen/Qwen2.5-3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.5746
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-06
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 2
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 5
- training_steps: 200
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|
| 2.4378 | 0.0928 | 200 | 2.5746 |
### Framework versions
- PEFT 0.13.2
- Transformers 4.46.0
- Pytorch 2.5.0+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |
mhr2004/ModernBERT-largemhr2004-atomic-anion1e-06-64 | mhr2004 | 2025-04-21T04:12:38Z | 0 | 0 | transformers | [
"transformers",
"safetensors",
"modernbert",
"text-classification",
"generated_from_trainer",
"base_model:answerdotai/ModernBERT-large",
"base_model:finetune:answerdotai/ModernBERT-large",
"license:apache-2.0",
"autotrain_compatible",
"endpoints_compatible",
"region:us"
] | text-classification | 2025-04-21T04:12:02Z | ---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: answerdotai/ModernBERT-large
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: ModernBERT-largemhr2004-atomic-anion1e-06-64
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# ModernBERT-largemhr2004-atomic-anion1e-06-64
This model is a fine-tuned version of [answerdotai/ModernBERT-large](https://huggingface.co/answerdotai/ModernBERT-large) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3533
## Model description
More information needed
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 1e-06
- train_batch_size: 256
- eval_batch_size: 1024
- seed: 42
- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 30
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|
| 0.4891 | 1.0 | 1152 | 0.4834 |
| 0.4112 | 2.0 | 2304 | 0.4288 |
| 0.3774 | 3.0 | 3456 | 0.4025 |
| 0.3408 | 4.0 | 4608 | 0.3851 |
| 0.3183 | 5.0 | 5760 | 0.3931 |
| 0.3192 | 6.0 | 6912 | 0.3754 |
| 0.3196 | 7.0 | 8064 | 0.3633 |
| 0.3141 | 8.0 | 9216 | 0.3644 |
| 0.2789 | 9.0 | 10368 | 0.3515 |
| 0.2771 | 10.0 | 11520 | 0.3465 |
| 0.3011 | 11.0 | 12672 | 0.3441 |
| 0.2666 | 12.0 | 13824 | 0.3412 |
| 0.2515 | 13.0 | 14976 | 0.3530 |
| 0.2341 | 14.0 | 16128 | 0.3530 |
| 0.2199 | 15.0 | 17280 | 0.3533 |
### Framework versions
- Transformers 4.51.2
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.0
- Tokenizers 0.21.1
|
Subsets and Splits