IA y Machine Learning

Framework de código abierto para investigar y construir sistemas de múltiples agentes de IA que se comunican, interpretan roles y colaboran de forma autónoma.

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Framework de orquestación multiagente para construir equipos de agentes de IA colaborativos y basados en roles que trabajan juntos de forma autónoma para completar tareas complejas.

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Framework de pruebas de código abierto para evaluar salidas de LLM, tratando las comprobaciones de calidad de aplicaciones LLM como tests unitarios convencionales.

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Biblioteca de optimización de deep learning de Microsoft para entrenar y ejecutar modelos muy grandes de forma eficiente en múltiples GPUs.

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Biblioteca de análisis de documentos que convierte PDFs, documentos de Word y otros formatos en datos limpios y estructurados listos para pipelines de LLM y RAG.

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Paradigma de programación y biblioteca para controlar la generación de LLM entrelazando prompting, flujo de control y salida restringida en un solo programa.

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Framework de código abierto para construir aplicaciones de búsqueda y RAG (generación aumentada por recuperación) listas para producción con LLMs.

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Biblioteca para obtener salidas de datos estructurados y fiables de LLMs usando APIs de function calling y modelos Pydantic para la validación.

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Plataforma nativa de Kubernetes para servir modelos de machine learning a gran escala, estandarizando el despliegue de modelos entre frameworks.

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Plataforma de machine learning para Kubernetes que agrupa pipelines, entrenamiento de modelos, ajuste de hiperparámetros y servicio en un solo kit de herramientas.

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Framework para desarrollar aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes, agentes y generación aumentada por recuperación (RAG).

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Implementación en C/C++ de alto rendimiento para ejecutar inferencia de LLM localmente en hardware de consumo, incluidas CPUs, con dependencias mínimas.

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Framework de datos para conectar grandes modelos de lenguaje con tus propios datos —documentos, bases de datos, APIs— para aplicaciones de generación aumentada por recuperación.

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Base de datos vectorial de código abierto construida para búsqueda de similitud escalable y aplicaciones de IA.

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• Base de datos

Plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida del machine learning: seguimiento de experimentos, empaquetado de modelos, versionado y despliegue.

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Kit de herramientas para añadir barreras de seguridad y de comportamiento programables a aplicaciones conversacionales impulsadas por LLM.

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Ejecuta modelos de lenguaje grandes de forma local con una interfaz de línea de comandos y una API sencillas.

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La biblioteca de visión por computador de código abierto estándar, con algoritmos para procesamiento, análisis y comprensión de imágenes y vídeo.

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Biblioteca para restringir la salida de un LLM a una estructura específica —esquema JSON, regex, gramática—, garantizando resultados válidos y analizables.

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Herramienta de código abierto para probar y evaluar prompts de LLM, comparando salidas entre modelos y detectando regresiones de calidad antes del despliegue.

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Framework de agentes con seguridad de tipos del equipo detrás de Pydantic, que lleva los patrones habituales de tipado y validación de Python al desarrollo de aplicaciones LLM.

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Framework de machine learning de código abierto que acelera el camino desde el prototipado en investigación hasta el despliegue en producción.

• IA y Machine Learning

Base de datos vectorial y motor de búsqueda de similitud para construir aplicaciones de IA con embeddings.

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• Base de datos

SDK de código abierto de Microsoft para integrar grandes modelos de lenguaje en aplicaciones, con soporte para plugins, memoria y planificación.

• IA y Machine Learning

Framework de servicio rápido para grandes modelos de lenguaje y modelos de visión-lenguaje, con un lenguaje de generación estructurada para programas LLM complejos.

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Plataforma de código abierto de extremo a extremo para machine learning, desde la investigación hasta la producción.

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Biblioteca para hacer fine-tuning de grandes modelos de lenguaje significativamente más rápido y con menos memoria que los enfoques de entrenamiento estándar.

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Motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria para modelos de lenguaje grandes, pensado para ejecutar LLMs en producción a gran escala y no solo en una máquina local.

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Biblioteca de gradient boosting optimizada y distribuida, muy usada para problemas de datos estructurados/tabulares, un pilar del machine learning aplicado.

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