Base de conocimiento de ML seleccionada y escrita en Markdown, con 923 artículos, clases y artículos académicos, además de un clasificador y regresor personalizados en NumPy llamado APRL.
25534PythonOtherActualizado hace 2 meses
no-magic-ai/no-magic
Una colección de 54 scripts de Python autocontenidos y sin dependencias que implementan algoritmos modernos de IA desde cero para que se entiendan sus componentes internos.
- Estrellas
- 1,433
- Forks
- 105
- Issues abiertos
- 3
- Último commit
- hace 5 días
¿Qué es?
no-magic es una selección de programas de Python autocontenidos, cada uno en un solo archivo e implementado con la biblioteca estándar. Abarca desde conceptos fundamentales como tokenizers, GPT, RNN/LSTM, BERT, CNN, ViT, GAN, VAE y diffusion, hasta métodos de alineamiento y entrenamiento como LoRA, QLoRA, DPO, PPO, GRPO, distillation y mixture of experts; técnicas de sistemas e inferencia como Flash Attention, KV-cache, PagedAttention, quantization, speculative decoding y state space models; y métodos básicos de agentes como MCTS, ReAct y bandits.
Los scripts están pensados como guías paso a paso, no como código para producción. La mayoría entrena un modelo pequeño en una CPU y luego ejecuta inferencias; algunos comparan variantes en paralelo o muestran pasadas hacia delante sin entrenamiento o algoritmos que no aprenden. El catálogo del repositorio registra el tipo de cada script. Muchos descargan un conjunto de datos de nombres en la primera ejecución; los demás generan sus propios datos.
El proyecto está dirigido a ingenieros de ML que quieren comprender los componentes internos de los frameworks que utilizan, estudiantes que pasan de la teoría al código e investigadores que necesitan implementaciones de referencia mínimas. También incluye visualizaciones animadas, retos, tarjetas de estudio y un libro EPUB disponible sin conexión.
Funciones clave
- 01Cada algoritmo está en un archivo de Python autocontenido y no requiere dependencias de terceros.
- 02Abarca 54 algoritmos de fundamentos, alineamiento, sistemas y agentes.
- 03La mayoría de los scripts entrena un modelo pequeño en una CPU y luego ejecuta inferencias.
- 04Incluye programas para comparar variantes en paralelo, como RNN vs GRU y Adam vs SGD.
- 05Ofrece visualizaciones animadas para cada algoritmo y mazos de tarjetas de Anki.
Casos de uso
- Aprender cómo funcionan GPT, attention o LoRA leyendo y ejecutando código mínimo.
- Prepararse para entrevistas de ML repasando implementaciones de algoritmos fundamentales.
- Impartir un curso sobre los componentes internos de las redes neuronales con código de referencia ejecutable.
- Crear un prototipo de una idea de un artículo sin incorporar un framework de gran tamaño.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
- 2
Ejecuta un script con Python 3.10 o posterior
Antes de usarlo
- Los scripts son reimplementaciones educativas, no herramientas para producción ni sustitutos de PyTorch o TensorFlow.
- Se requiere Python 3.10 o posterior.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es no-magic?
- Una colección de 54 scripts de Python autocontenidos y sin dependencias que implementan algoritmos modernos de IA desde cero para que se entiendan sus componentes internos. no-magic es una selección de programas de Python autocontenidos, cada uno en un solo archivo e implementado con la biblioteca estándar. Abarca desde conceptos fundamentales como tokenizers, GPT, RNN/LSTM, BERT, CNN, ViT, GAN, VAE y diffusion, hasta métodos de alineamiento y entrenamiento como LoRA, QLoRA, DPO, PPO, GRPO, distillation y mixture of experts; técnicas de sistemas e inferencia como Flash Attention, KV-cache, PagedAttention, quantization, speculative decoding y state space models; y métodos básicos de agentes como MCTS, ReAct y bandits.
- ¿no-magic es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- no-magic es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿no-magic sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de no-magic fue el 15 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar no-magic?
- Aprender cómo funcionan GPT, attention o LoRA leyendo y ejecutando código mínimo. Prepararse para entrevistas de ML repasando implementaciones de algoritmos fundamentales. Impartir un curso sobre los componentes internos de las redes neuronales con código de referencia ejecutable. Crear un prototipo de una idea de un artículo sin incorporar un framework de gran tamaño.
- ¿Cómo se instala no-magic?
- Clona el repositorio Ejecuta un script con Python 3.10 o posterior
- ¿Dónde consigo no-magic?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/no-magic-ai/no-magic
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Proyectos relacionados
Curso gratuito con licencia MIT y 542 lecciones para aprender conceptos de ingeniería de IA desde cero con Python, TypeScript, Rust y Julia.
71,4 mil12,6 milPythonMITActualizado ayer
Tutorial comentado de 12 capítulos que enseña a crear y entrenar desde cero, con Python y PyTorch, un GPT pequeño al estilo LLaMA.
4 mil505Jupyter NotebookMITActualizado hace 2 meses
Curso de ML basado en la práctica: crea desde cero un framework de deep learning con NumPy y resuelve más de 350 ejercicios de código en el navegador, evaluados con Pyodide.
56166PythonOtherActualizado hace 22 horas
Lista seleccionada de cursos de robótica en línea, clases universitarias, libros y recursos prácticos para aprender por cuenta propia, con etiquetas bilingües.
5,3 mil807UnlicenseActualizado hace 2 meses
Un breve libro introductorio sobre aprendizaje por refuerzo, desde los fundamentos hasta algoritmos aplicados, con implementaciones en PyTorch en el repositorio.
1,7 mil96PythonSin licenciaActualizado hace 3 meses