Sistema de AutoML nativo de Kubernetes para ajustar hiperparámetros, detener entrenamientos de forma anticipada y buscar arquitecturas neuronales en distintos frameworks de ML.
OpenCSGs/csghub
Plataforma de código abierto y autoalojable para gestionar LLM, datasets, espacios y código, como alternativa privada y on-premise a Hugging Face.
Alternativa open source a:Hugging Face
- Estrellas
- 4,079
- Forks
- 509
- Issues abiertos
- 23
- Último commit
- anteayer
¿Qué es?
CSGHub es una plataforma de código abierto para gestionar recursos de modelos de lenguaje grandes. Permite a los equipos subir, descargar, almacenar, verificar y distribuir LLM como DeepSeek y Llama, además de datasets, espacios y código, mediante una interfaz web, la línea de comandos de git, un chatbot en lenguaje natural o el SDK de CSGHub.
La plataforma está construida con submódulos de microservicios y ofrece OpenAPI estandarizadas para integrarse con los sistemas existentes. Admite el uso de SDK de Python compatibles con Hugging Face y puede implementarse on-premise en entornos sin conexión y controlados. La documentación incluye opciones de instalación con Docker Compose y Helm Chart.
Está pensada como una alternativa privada y on-premise a Hugging Face, que cubre la gestión del ciclo de vida de los recursos, el control de acceso y el procesamiento de datos para flujos de trabajo con LLM.
Funciones clave
- 01Gestión unificada de LLM, datasets, espacios y código
- 02Carga, descarga y distribución mediante la web, la CLI de git, un chatbot o un SDK
- 03Compatibilidad con el uso de SDK de Python de Hugging Face
- 04OpenAPI estandarizadas y arquitectura de microservicios para facilitar la integración
- 05Implementación on-premise para operar sin conexión
- 06Seguridad y control de acceso de nivel empresarial
Casos de uso
- Alojar un registro privado interno de modelos para una organización que no puede usar hubs de nube pública
- Gestionar en un solo lugar las versiones de LLM, los datasets y las aplicaciones implementadas
- Integrar la gestión de recursos de LLM en una plataforma interna existente mediante OpenAPI
- Ejecutar un flujo de trabajo similar al de Hugging Face en un entorno sin conexión o aislado de la red
Inicio rápido
- 1
Prueba la versión SaaS gratuita en el sitio web de OpenCSG
- 2
Sigue la documentación oficial para instalarlo con Docker Compose
Antes de usarlo
- El autoalojamiento requiere configurar Docker Compose o Kubernetes, lo que supone un esfuerzo considerable.
- La guía de inicio rápido del README remite principalmente a un servicio SaaS alojado y a documentación externa, en lugar de ofrecer un único comando local.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es csghub?
- Plataforma de código abierto y autoalojable para gestionar LLM, datasets, espacios y código, como alternativa privada y on-premise a Hugging Face. CSGHub es una plataforma de código abierto para gestionar recursos de modelos de lenguaje grandes. Permite a los equipos subir, descargar, almacenar, verificar y distribuir LLM como DeepSeek y Llama, además de datasets, espacios y código, mediante una interfaz web, la línea de comandos de git, un chatbot en lenguaje natural o el SDK de CSGHub.
- ¿csghub es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- csghub es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿csghub sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de csghub fue el 5 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar csghub?
- Alojar un registro privado interno de modelos para una organización que no puede usar hubs de nube pública Gestionar en un solo lugar las versiones de LLM, los datasets y las aplicaciones implementadas Integrar la gestión de recursos de LLM en una plataforma interna existente mediante OpenAPI Ejecutar un flujo de trabajo similar al de Hugging Face en un entorno sin conexión o aislado de la red
- ¿Cómo se instala csghub?
- Prueba la versión SaaS gratuita en el sitio web de OpenCSG Sigue la documentación oficial para instalarlo con Docker Compose
- ¿Dónde consigo csghub?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/OpenCSGs/csghub
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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