Código abierto. Nuevas posibilidades.

Ray es un marco unificado para escalar aplicaciones de IA y Python, desde una sola computadora portátil hasta un clúster distribuido.

Flowise es una herramienta visual para construir agentes de IA, que permite a los usuarios diseñar y desplegar flujos de trabajo agénticos a través de una interfaz gráfica.

Langflow es una plataforma visual para construir, desplegar y orquestar agentes y flujos de trabajo con IA. Ofrece interfaz arrastrar y soltar, playground interactivo, soporte multiagente y despliegue como API o servidor MCP.

LangExtract es una librería de Python de Google que usa modelos de lenguaje para extraer información estructurada de texto no estructurado, vinculando cada extracción a su ubicación exacta en el texto fuente y generando visualizaciones HTML interactivas.

DeepTutor es una plataforma de tutoría personalizada de por vida y código abierto de HKUDS, que combina chat agéntico, bases de conocimiento con múltiples motores RAG, aprendizaje guiado, generación de libros, cuestionarios y socios de mensajería multicanal.

Repositorio oficial de código para 'Build a Large Language Model (From Scratch)': implementación paso a paso en PyTorch de modelos tipo GPT, cubriendo preentrenamiento y ajuste fino con notebooks y ejercicios.

PowerInfer es un motor de inferencia local para LLMs que usa localidad de activación para mantener neuronas "calientes" en la GPU y calcular las "frías" en la CPU. Soporta inferencia híbrida o solo CPU, servidor, lotes, evaluación de perplejidad, cuantización INT4 y modelos PowerInfer GGUF.

Proyecto de código abierto de modelos de lenguaje grandes chinos LLaMA y Alpaca, que amplía el vocabulario chino sobre la base del LLaMA original y realiza un segundo preentrenamiento, proporcionando modelos ajustados con instrucciones, pesos LoRA, scripts de entrenamiento y cuantificación, con soporte para ejecución local en CPU/GPU.

Un RPG textual compatible con 5e donde un Dungeon Master de IA usa un motor de juego MCP/SQLite para tiradas de dados reales, estadísticas persistentes, espacios de conjuros y combate.

SupaNexus es una puerta de enlace de IA abierta que unifica el acceso a varios proveedores de LLM mediante una única API, simplificando el desarrollo con interfaces compatibles con OpenAI y gestión centralizada de modelos.

LightRAG es un framework ligero de generación aumentada por recuperación basado en grafos, desarrollado por HKUDS. Ofrece recuperación dual, indexación de grafos de conocimiento, análisis multimodal, múltiples backends de almacenamiento y un servidor API con interfaz web.

GPT Academic es un proyecto de código abierto que proporciona una interfaz práctica para modelos de lenguaje como GPT/GLM, optimizando la lectura, corrección y escritura de artículos. Soporta sistema modular de plugins, atajos personalizados, consultas paralelas a múltiples modelos y funciones de traducción de PDF/LaTeX.

Un framework de IA todo en uno para búsqueda semántica, orquestación de LLM y flujos de trabajo.

Una guía práctica y completa para entrenar LLMs desde cero con PyTorch, cubriendo preparación de datos, construcción de un Transformer, preentrenamiento y post-entrenamiento con SFT, DPO, PPO y GRPO.

Haystack es un marco de orquestación de IA de código abierto para crear aplicaciones de LLM listas para producción, sistemas RAG y agentes autónomos en Python.

LlamaFactory es un framework de Python para el ajuste fino eficiente de más de 100 modelos de lenguaje grandes y multimodales, con CLI sin código, interfaz web Gradio, LoRA/QLoRA y múltiples algoritmos de entrenamiento.

Deep Lake es una base de datos multimodal serverless para IA que combina búsqueda vectorial con almacenamiento de embeddings, imágenes, video, audio y documentos. Transmite datos directamente desde almacenamiento en la nube a PyTorch/TensorFlow, soporta versionado y se integra con LangChain, LlamaIndex y Weights & Biases.

Un curso educativo gratuito sobre Modelos de Lenguaje Grande con mapas conceptuales y cuadernos de Google Colab. Cubre fundamentos de LLM, arquitectura, preentrenamiento, ajuste fino, cuantización y construcción de aplicaciones basadas en LLM.