nok/sklearn-porter

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Transpila clasificadores, regresores y detectores de valores atípicos a siete lenguajes.
• 02Adapta transformadores y pipelines habituales de preprocesamiento y selección de características.
• 03Ofrece plantillas con los datos del modelo adjuntos, exportados o integrados.
• 04Proporciona tanto una API de Python como una interfaz de línea de comandos `porter`.
• 05Incluye una función de prueba que compara las predicciones adaptadas con las del modelo original.

Casos de uso

• Ejecutar un modelo entrenado de scikit-learn en un dispositivo integrado sin Python.
• Incorporar las predicciones de un modelo a un backend de Java, Go o PHP sin un servicio de Python.
• Ejecutar un clasificador en el navegador con JavaScript.

Inicio rápido

1. 1

   Instala el paquete con uv

   uv add sklearn-porter
2. 2

   O instálalo con pip

   pip install sklearn-porter
3. 3

   Entrena un modelo de scikit-learn en Python y transpórtalo con port(clf, language='js')

Antes de usarlo

• !Requiere Python 3.11 o posterior y scikit-learn 1.8 o posterior.
• !Solo admite una lista fija de estimadores y transformadores de scikit-learn.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es sklearn-porter?

Herramienta de Python que transpila modelos y transformadores entrenados de scikit-learn a código C, C#, Go, Java, JavaScript, PHP o Ruby. sklearn-porter recibe un estimador, transformador o pipeline entrenado de scikit-learn y genera código fuente en C, C#, Go, Java, JavaScript, PHP o Ruby. El código generado puede hacer predicciones sin un entorno de ejecución de Python, lo que resulta útil en dispositivos integrados, navegadores o aplicaciones existentes escritas en otro lenguaje.

¿sklearn-porter es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

sklearn-porter es open source bajo la licencia BSD-3-Clause. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿sklearn-porter sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de sklearn-porter fue el 5 nov 2026.

¿Para qué puedo usar sklearn-porter?

Ejecutar un modelo entrenado de scikit-learn en un dispositivo integrado sin Python. Incorporar las predicciones de un modelo a un backend de Java, Go o PHP sin un servicio de Python. Ejecutar un clasificador en el navegador con JavaScript.

¿Cómo se instala sklearn-porter?

Instala el paquete con uv: uv add sklearn-porter O instálalo con pip: pip install sklearn-porter Entrena un modelo de scikit-learn en Python y transpórtalo con port(clf, language='js')

¿Dónde consigo sklearn-porter?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/nok/sklearn-porter