Netron te deja inspeccionar la arquitectura de cualquier modelo ML sin Jupyter, sin código, sin dramas. ONNX, PyTorch, TensorFlow: lo abrís y ves todo.
05 jul 2026 · 5′ · Experimentos · tooling · machine learning
XGBoost no es moda: es el algoritmo que ganó cientos de competencias de ML con datos tabulares. Por qué sigue siendo referencia obligada en 2025 y cuándo usarlo.
29 jun 2026 · 5′ · Experimentos · machine learning · open source
PyTorch apareció en 6 awesome lists independientes y el motivo es simple: ganó. No es hype, es infraestructura. Te cuento por qué está en nuestra lista y cuándo tiene sentido usarlo.
26 jun 2026 · 5′ · Experimentos · machine learning · deep learning
TensorFlow no es sexy en 2025, pero sigue siendo la infraestructura seria detrás de deployment a escala. Por qué está en la lista y cuándo realmente lo necesitás.
23 jun 2026 · 5′ · Experimentos · machine learning · deep learning
lode reimplementa el hot path de DVC en Go con un invariante no negociable: compatibilidad byte-idéntica con DVC 3.x. Binario estático, hashing paralelo, state DB que evita re-hashear. Sin migración, sin lock-in. Pero pipelines quedan fuera de scope y los benchmarks tienen contexto. Acá explico por qué ese perímetro es una decisión técnica honesta, no una limitación a esconder.
21 jun 2026 · 7′ · Experimentos · machine learning · open source
Seguí el tutorial viral de HN de 241 puntos y documenté cada peso gastado, cada hora de GPU y cada decepción. Mi tesis: entrenar un LLM desde cero en 2025 es un ejercicio técnico válido, pero llamarlo "alternativa a Claude" es mentirte a vos mismo.
05 may 2026 · 9′ · Experimentos · LLM · ia
El ecosistema Python de ML tiene un problema estructural que Node y Rust resolvieron hace años: la cadena de dependencias transitivas de una sola librería de ML puede superar las 200 entradas, la mayoría sin firma criptográfica verificable. Simulé el mismo vector sobre mi stack y lo que encontré no es tranquilizador.
01 may 2026 · 8′ · Experimentos · devops · produccion
Entrenás en Python, deployás en Java, Go o lo que tengas. m2cgen convierte tus modelos de scikit-learn en código nativo sin ninguna dependencia de runtime.
18 abr 2026 · 5′ · Experimentos · machine learning · open source
Leí el título y pensé que era clickbait. Me senté, leí el paper, y tuve que levantarme a caminar. MegaTrain propone entrenar modelos de 100B+ parámetros en una sola GPU con full precision. No lo voy a usar mañana. Pero cambia quién puede hacer qué — y eso me importa.
09 abr 2026 · 9′ · Tecnología · machine learning · LLMs
Arquitectura, sistemas reales, decisiones de producto y aprendizajes técnicos. Todo revisado con criterio propio antes de publicarse.
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