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somosnlp
/

RecetasDeLaAbuela

	---
	license: openrail
	task_categories:
	- question-answering
	- summarization
	language:
	- es
	pretty_name: RecetasDeLaAbuel@
	size_categories:
	- 10K<n<100K
	tags:
	- recipes
	- cooking
	- recetas
	- cocina
	---
	# Nombre del Corpus

	<!-- 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>


	### Descripción del Corpus

	<!-- 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: sbenel
	- Funded by: rovi27, sbenel, GaboTuco
	- Shared by: rovi27, sbenel, GaboTuco
	- Language(s) (NLP): Python
	- License: openrail

	### Origen del Corpus

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

	- Repository: https://huggingface.co/datasets/somosnlp/RecetasDeLaAbuela
	- Paper: TBW
	- 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: https://huggingface.co/somosnlp/RecetasDeLaAbuela_gemma-2b-it-bnb-4bit
	- Demo: https://huggingface.co/spaces/somosnlp/RecetasDeLaAbuela_Demo

	## 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/)

	## Estructura del Corpus

	<!-- 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
	- Pais
	- Duracion
	- Porciones
	- Calorias
	- Categoria
	- Contexto
	- Valoracion y Votos
	- Comensales
	- Tiempo
	- Dificultad
	- Valor nutricional

	## Creación del Corpus

	## Estadísticas del Corpus

	### 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'.

	### Fuentes de datos

	<!-- This section describes the source data (e.g. news text and headlines, social media posts, translated sentences, ...). -->
	La información de las recetas de cocina se ha extraído de los principales sitios webs de recetas de cocina en español.

	#### Recolección y 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. -->
	La información básica se ha recolectado y procesado mediante las técnicas conocidas como 'web scrapping'.

	#### 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

	#### Generación de la información

	<!-- 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 original se encuentra ubicada en las siguientes páginas web:
	- https://www.recetasgratis.net
	- https://www.elmueble.com
	- https://www.yanuq.com
	- https://www.directoalpaladar.com
	- https://cookpad.com/pe
	- https://www.mexicoenmicocina.com

	Para más información sobre recetas de cocina dirijanse a dichas páginas web. Expresamos nuestro reconocimiento y agradecimiento a sus autores.

	## 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

	## Autores

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

	## Contacto
	mailto: recetasdelaabuela.comebien@gmail.com