Framework para definir modelos de aprendizaje automático de última generación de texto, visión, audio y modalidades múltiples, para inferencia y entrenamiento.
167,9 mil34,9 milPythonApache-2.0Actualizado ayer
SwanHubX/SwanLab
Plataforma open source para registrar y visualizar el entrenamiento de IA, con métricas, hiperparámetros y estadísticas de hardware, en la nube o autohospedada.
Alternativa open source a:Weights & Biases
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¿Qué es?
SwanLab es una plataforma para hacer seguimiento y visualizar ejecuciones de entrenamiento de machine learning. Los desarrolladores añaden unas pocas líneas de Python al código de entrenamiento y SwanLab registra métricas escalares, hiperparámetros, logs e información del sistema, como el uso de CPU, memoria y aceleradores. Los resultados aparecen en un panel web donde se pueden representar gráficamente las ejecuciones, compararlas en tablas y compartirlas mediante enlaces permanentes.
Se integra con una amplia variedad de frameworks, como PyTorch, Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning, LLaMA Factory, ms-swift, Ultralytics, MMEngine y Keras. La monitorización del hardware es compatible con NVIDIA, AMD, Ascend NPU, Cambricon MLU, Kunlunxin XPU y otros aceleradores nacionales. Los equipos pueden colaborar dentro de un proyecto y organizar los experimentos en grupos.
SwanLab se puede usar mediante el servicio en la nube alojado en swanlab.cn o autohospedarse con Docker o Kubernetes; también se puede ejecutar localmente el panel sin conexión. Se distribuye bajo la licencia Apache 2.0.
Funciones clave
- 01Registra métricas escalares, hiperparámetros y texto desde el código de entrenamiento con unas pocas líneas de Python.
- 02Incluye gráficos de líneas, barras, dispersión, mapas de calor y gráficos personalizados con ECharts, además de contenido multimedia como imágenes, audio y video.
- 03Registra estadísticas de hardware y del sistema en NVIDIA, AMD, Ascend y otros aceleradores.
- 04Se integra con más de 30 frameworks y bibliotecas de entrenamiento.
- 05Admite proyectos de equipo, tablas para comparar experimentos y enlaces para compartir.
- 06Se puede autohospedar con Docker o Kubernetes, o ejecutar como un panel sin conexión.
Casos de uso
- Seguir las curvas de pérdida y precisión al ajustar un modelo de lenguaje grande.
- Comparar ejecuciones con distintos hiperparámetros dentro de un equipo para elegir la mejor configuración.
- Supervisar el uso de GPU o NPU durante tareas de entrenamiento prolongadas en un clúster.
- Alojar un panel interno de experimentos en una red privada para un equipo aislado de Internet.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es SwanLab?
- Plataforma open source para registrar y visualizar el entrenamiento de IA, con métricas, hiperparámetros y estadísticas de hardware, en la nube o autohospedada. SwanLab es una plataforma para hacer seguimiento y visualizar ejecuciones de entrenamiento de machine learning. Los desarrolladores añaden unas pocas líneas de Python al código de entrenamiento y SwanLab registra métricas escalares, hiperparámetros, logs e información del sistema, como el uso de CPU, memoria y aceleradores. Los resultados aparecen en un panel web donde se pueden representar gráficamente las ejecuciones, compararlas en tablas y compartirlas mediante enlaces permanentes.
- ¿SwanLab es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- SwanLab es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿SwanLab sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de SwanLab fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar SwanLab?
- Seguir las curvas de pérdida y precisión al ajustar un modelo de lenguaje grande. Comparar ejecuciones con distintos hiperparámetros dentro de un equipo para elegir la mejor configuración. Supervisar el uso de GPU o NPU durante tareas de entrenamiento prolongadas en un clúster. Alojar un panel interno de experimentos en una red privada para un equipo aislado de Internet.
- ¿Dónde consigo SwanLab?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/SwanHubX/SwanLab
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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