README.md

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license: openrail
task_categories:
- question-answering
- summarization
language:
- es
pretty_name: RecetasDeLaAbuel@
size_categories:
- 10K<n<100K
tags:
- recipes
- cooking
- recetas
- cocina
configs:
- config_name: version_inicial
  data_files: "recetasdelaabuela.csv"
- config_name: version_1
  data_files: "main.csv"
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# Motivación inicial

<!-- Motivation for the creation of this dataset. -->
Este corpus ha sido creado durante el Hackathon SomosNLP Marzo 2024: #Somos600M (https://somosnlp.org/hackathon).
Responde a una de las propuestas somosnlp sobre 'Recetas típicas por país/zona geográfica'.

# Nombre del Proyecto

<!-- Provide a quick summary of the dataset. -->
Este corpus o dataset se llama 'RecetasDeLaAbuel@' y es un homenaje a todas nuestr@s abuel@s que nos han enseñado a cocinar. Se trata de la mayor y más completa colección de recetas open-source en español de países hispanoamericanos.


<p align="left">
  <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6456c6184095c967f9ace04d/h5GG5ht9r9HJCvJbuetRO.png" alt="Mi abuela cocinando" width="323">
</p>




## Corpus
## Descripción

<!-- Provide a longer summary of what this dataset is. -->
Este corpus contiene los principales elementos de una receta de cocina (título, descripción, ingredientes y preparación). Se ha completado con otros 11 atributos 
hasta completar un impresionante dataset con más de 300k (20k x 15) items. 

- **Curated by:** iXrst
- **Funded by:** rovi27, sbenel, GaboTuco, iXrst
- **Language(s) (NLP):** Python
- **License:** openrail
- 
### Estructura

<!-- This section provides a description of the dataset fields, and additional information about the dataset structure such as criteria used to create the splits, relationships between data points, etc. -->
Este dataset 'RecetasDeLaAbuel@' tiene formato tabular (20k x 15). Cada fila de datos tiene los siguieentes atributos:
- Nombre
- URL
- Ingredientes
- Pasos 
- País (ISO_A3)
- Duracion (HH:MM)
- Porciones 
- Calorias 
- Categoria 
- Contexto 
- Valoracion y Votos 
- Comensales 
- Tiempo 
- Dificultad 
- Valor nutricional
- Tematica (en curso)

### Fuentes de datos
<!-- This section describes the people or systems who originally created the data. It should also include self-reported demographic or identity information for the source data creators if this information is available. -->
La información básica se ha recolectado y procesado mediante las técnicas conocidas como 'web scrapping'.
La información original se ha recopilado de diferentes páginas web:
- Recetas gratis de cocina
- Cocina peruana
- Cocina mexicana
- Cocina colombiana

Ponganse en contacto con nosotros para incluir recetas de su país, por favor!

Para más información sobre recetas de cocina dirijanse a la fuente original. Expresamos nuestro reconocimiento y agradecimiento a sus autores.

### Procesamiento de datos

<!-- This section describes the data collection and processing process such as data selection criteria, filtering and normalization methods, tools and libraries used, etc. -->
Se utilizó scripts de Python para hacer el procesamiento del corpus, y las funciones de limpieza y curación del dataset.
** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela/blob/main/stats.pdf

### Estadísticas

Son 20447 registros de recetas.
** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela/blob/main/stats.pdf

## Política de Uso

<!-- Address questions around how the dataset is intended to be used. -->

### Uso directo

<!-- This section describes suitable use cases for the dataset. -->
Nuestra Misión es la creación del mejor asistente de cocina inteligente específico del idioma español (corpus Recetas de la Abuel@) que agrupe recetas de países hispanoamericanos 
y permita mejorar nuestra relación con la preparación y el cocinado de los alimentos.

Nuestra IA responderá a cuestiones de los sigientes tipos:
'Dime la receta del ceviche, frijoles, tortilla de patata, paella, etc'
'Qué puedo cocinar con 3 ingredientes?', 
'Dime una comida de temporada para este mes de Marzo?' , 
'Propón un menú mensual para una familia'

### Fuera de alcance

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the dataset will not work well for. -->
Queda excluido cualquier uso no contemplado por la UE AI Policity (https://www.consilium.europa.eu/es/policies/artificial-intelligence/)

## Entrenamiento del modelo LLM

Consultese el informe adjunto wandb: 
https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela/blob/main/RecetasDeLaAbuel%40%20Report%20_%20Recetas19kTest20_gemma-2b-it-bnb-4bit%20%E2%80%93%20Weights%20%26%20Biases.pdf

# Links del proyecto

<!-- Provide the basic links for the dataset. -->

- **Repository:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela
- **Paper:** TBW
- **Corpus con formato tabular:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela
- **Corpus de Instrucciones Original:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/recetasdelaabuela_genstruct_it
- **Corpus de Instrucciones Curado:** https://huggingface.co/datasets/somosnlp/recetasdelaabuela_it

- **Modelo LLM Gemma 7b 20k RecetasDeLaAbuel@:** https://huggingface.co/somosnlp/recetasdelaabuela-0.03
- **Modelo LLM Gemma 2b 20k RecetasDeLaAbuel@:** https://huggingface.co/somosnlp/RecetasDeLaAbuela_gemma-2b-it-bnb-4bit
- **Modelo LLM Tiny Llama 1.1B RecetasDeLaAbuel@:** https://huggingface.co/somosnlp/recetasdelaabuela-0.03
- **Modelo LLM 5k RecetasDeLaAbuel@:** https://huggingface.co/somosnlp/RecetasDeLaAbuela5k_gemma-2b-bnb-4bit

- **Demo RecetasDeLaAbuel@:** https://huggingface.co/spaces/somosnlp/RecetasDeLaAbuela_Demo
  
- **Modelo LLM ComeBien:** https://huggingface.co/somosnlp/ComeBien_gemma-2b-it-bnb-4bit
- **Demo ComeBien:** https://huggingface.co/spaces/somosnlp/ComeBien_Demo

# Citaciones

<!-- If there is a paper or blog post introducing the dataset, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
Este trabajo se ha basado y es continuación del trabajo desarrollado en el siguiente corpus durante el Hackhaton somosnlp 2023:
https://huggingface.co/datasets/somosnlp/recetas-cocina

Debemos reconocer y agradecer públicamente la labor de su creador Fredy pues gracias a su orientación inicial hemos llegado tan lejos!
https://huggingface.co/Frorozcol

Más información del magnífico proyecto inicial 'Creación de Dataset de Recetas de Comidas' de Fredy se puede encontrar en su github:
https://github.com/Frorozcoloa/ChatCocina/tree/main

Asismismo debemos reconocer y agradecer la labor de Tiago en la recopilación de diversas fuentes de recetas:
- 37 comidas saludables para cuidarse durante todo el mes
- 101 recetas sanas para tener un menú saludable de lunes a domingo 
- 50 recetas Fáciles, Sanas, Rápidas y Económicas - Antojo en tu cocina
- 54 recetas saludables para niños, comidas sanas y fáciles de hacer

# Autores

https://huggingface.co/rovi27 <br>
https://huggingface.co/sbenel <br>
https://huggingface.co/GabTuco <br>
https://huggingface.co/iXrst <br>


# Asesoría Académica 

Modelización de temática mediante BERTopic
https://huggingface.co/andreamorgar


# Contacto
mailto: [email protected]