Plataforma open source para registrar y visualizar el entrenamiento de IA, con métricas, hiperparámetros y estadísticas de hardware, en la nube o autohospedada.
4,3 mil232PythonApache-2.0Actualizado hace 3 días
aimhubio/aim
Gestor de experimentos open source autoalojado para registrar ejecuciones de entrenamiento de ML y sus metadatos, compararlas en una interfaz web y consultarlas con un SDK de Python.
Alternativa open source a:Weights & Biases
TensorBoard
MLflow
- Estrellas
- 6,289
- Forks
- 413
- Issues abiertos
- 483
- Último commit
- hace 18 horas
¿Qué es?
Aim es una herramienta autoalojada para el seguimiento de experimentos de machine learning. Instala el paquete de Python, añade unas cuantas llamadas al código de entrenamiento para registrar parámetros, métricas, imágenes, texto y otros metadatos, y luego ejecuta `aim up` para abrir una interfaz web donde explorar y comparar las ejecuciones.
La interfaz permite agrupar, agregar y filtrar ejecuciones según los parámetros registrados mediante expresiones de consulta al estilo de Python. El proyecto indica que está diseñado para gestionar decenas de miles de ejecuciones de entrenamiento. Un SDK de Python permite acceder de forma programática a los mismos datos registrados, lo que resulta útil para la automatización y el análisis en notebooks de Jupyter. Incluye conversores para importar registros de TensorBoard, MLflow y Weights & Biases, además de callbacks para frameworks como PyTorch Lightning, Hugging Face, Keras y XGBoost.
Para equipos, un servidor centralizado de seguimiento remoto recopila ejecuciones de varios hosts. También hay disponible una imagen oficial de Docker y una guía de despliegue en Kubernetes.
Funciones clave
- 01Registra parámetros, métricas, imágenes, audio y otros metadatos de las ejecuciones de entrenamiento.
- 02Interfaz web para comparar y agrupar ejecuciones, y calcular agregados según los parámetros registrados.
- 03Expresiones de consulta de Python para filtrar ejecuciones y métricas.
- 04SDK de Python para acceder de forma programática a los datos registrados, también desde Jupyter.
- 05Conversores para importar registros de TensorBoard, MLflow y Weights & Biases.
- 06Servidor centralizado de seguimiento remoto y opciones de despliegue con Docker y Kubernetes.
Casos de uso
- Comparar cientos o miles de ejecuciones de barridos de hiperparámetros en un mismo panel.
- Migrar registros existentes de TensorBoard o MLflow a una interfaz de comparación más escalable.
- Recopilar ejecuciones de entrenamiento de varias máquinas en un servidor de seguimiento compartido.
- Analizar resultados de experimentos mediante código en notebooks de Jupyter.
Antes de usarlo
- El README indica que solo es compatible con Linux y macOS.
En colecciones
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es aim?
- Gestor de experimentos open source autoalojado para registrar ejecuciones de entrenamiento de ML y sus metadatos, compararlas en una interfaz web y consultarlas con un SDK de Python. Aim es una herramienta autoalojada para el seguimiento de experimentos de machine learning. Instala el paquete de Python, añade unas cuantas llamadas al código de entrenamiento para registrar parámetros, métricas, imágenes, texto y otros metadatos, y luego ejecuta `aim up` para abrir una interfaz web donde explorar y comparar las ejecuciones.
- ¿aim es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- aim es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿aim sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de aim fue el 21 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar aim?
- Comparar cientos o miles de ejecuciones de barridos de hiperparámetros en un mismo panel. Migrar registros existentes de TensorBoard o MLflow a una interfaz de comparación más escalable. Recopilar ejecuciones de entrenamiento de varias máquinas en un servidor de seguimiento compartido. Analizar resultados de experimentos mediante código en notebooks de Jupyter.
- ¿Dónde consigo aim?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/aimhubio/aim
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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