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Estrategia de IA y MLOps

El foco está en pasar de notebooks a IA lista para producción. Mi interés principal es la operacionalización de LLMs y la automatización del ciclo de vida de ML.

Frameworks y Orquestación

Herramienta Estado Motivo
LangChain ADOPT Framework base para desarrollar aplicaciones con LLMs. Ubicuo, aunque pesado.
LangGraph TRIAL Orquestación con estado para construir workflows agentic cíclicos y complejos.
Pydantic AI TRIAL Framework de agentes type-safe y model-agnostic con muy buena experiencia de desarrollo.
CrewAI TRIAL Framework de alto nivel para coordinar agentes autónomos orientados por roles.
DSPy TRIAL Nuevo paradigma: programar con prompts y optimizarlos algorítmicamente.
LangFlow ASSESS Herramienta visual para prototipar componentes de LangChain. Útil para demos rápidas.
LangServe TRIAL Publica runnables y chains de LangChain como APIs REST de forma automática.
Vertex AI Pipelines ADOPT Estándar enterprise para workflows de ML gestionados en GCP.
MLflow ADOPT La plataforma más madura para tracking de experimentos y model registry.
DVC ADOPT Data Version Control. Esencial para versionar datasets y modelos junto al código.
OpenClaw HOLD RIESGO DE SEGURIDAD: agente autónomo con permisos excesivos. Propenso a prompt injection y RCE. Evitar en producción.

Inferencia y Serving

Herramienta Estado Contexto
vLLM ADOPT Motor de serving para LLMs con alto throughput y uso eficiente de memoria. El estándar de producción.
LiteLLM ADOPT I/O universal para LLMs. Invoca más de 100 modelos usando el formato OpenAI.
Ollama ADOPT Clave para benchmarking local, pruebas con privacidad y uso de LLMs en edge.
OpenRouter TRIAL Interfaz unificada para acceder a modelos top-tier con facturación consolidada.

RAG y Búsqueda Vectorial

Componente Estado Contexto
LlamaIndex ADOPT Mi framework preferido para ingestión compleja de datos y optimización de RAG.
Hugging Face Transformers ADOPT Librería fundamental para acceder a modelos preentrenados de última generación.
Pinecone ADOPT Base de datos vectorial gestionada, confiable, escalable y fácil de integrar.
ChromaDB TRIAL Base de embeddings open source. Excelente para desarrollo local y testing.
Neo4j GraphRAG TRIAL Combina knowledge graphs con vector search para retrieval más contextual y fundamentado.

Evaluación y Observabilidad de LLMs

Herramienta Estado Motivo
LangSmith ADOPT Observabilidad de primer nivel para apps con LLMs. Esencial para depurar chains y agentes.
Ragas ADOPT Desarrollo guiado por métricas. Esencial para cuantificar el rendimiento de RAG.

Memoria y Protocolos

Componente Estado Motivo
Mem0 TRIAL Capa de memoria para IA personalizada. Permite retención de contexto a largo plazo.
OWASP Top 10 for LLM ADOPT Estándar esencial de seguridad para prevenir inyección y fuga de datos en GenAI.

Asistentes de Programación con IA

Herramienta Estado Contexto
GitHub Copilot CLI ADOPT Asistente nativo de terminal. Muy útil para explicar comandos shell y flujos git con rapidez.
Codex (OpenAI) ADOPT Partner agentic para tareas autónomas, refactors y code reviews.
Claude Code TRIAL CLI agentic para refactors complejos y navegación autónoma del codebase.
TestSprite TRIAL Agente autónomo de testing que genera y ejecuta pruebas end-to-end.
Gemini CLI ASSESS Alternativa open source orientada a workflows integrados con GCP.

ML Clásico y Data Science

Herramienta Estado Contexto
XGBoost / LightGBM ADOPT Frameworks de gradient boosting para modelado tabular de alto rendimiento.
TensorFlow / Keras HOLD Se mantiene por compatibilidad legacy, pero el foco se mueve hacia PyTorch y JAX.
Optuna ADOPT Framework de optimización automática de hiperparámetros, eficiente y flexible.
Streamlit ADOPT La vía más rápida para construir y compartir data apps. Mi opción por defecto para prototipos internos.
Matplotlib / Seaborn / Plotly ADOPT Librerías base para visualización estática e interactiva.
SciPy ADOPT Librería fundamental para cómputo científico y técnico.
SpaCy / NLTK ADOPT Herramientas de NLP industriales y procesamiento clásico de texto.
OpenCV ADOPT Librería integral para visión computacional y procesamiento de imágenes.
Imbalanced-learn ADOPT Esencial para tratar datasets con fuerte desbalance de clases.