#notebooks
Estos proyectos giran en torno a los cuadernos de Jupyter: control de versiones, ejecuciones parametrizadas, cuadernos web y empaquetado de un repositorio en un entorno ejecutable. Empieza por tu cuello de botella. Si los diffs en Git son difíciles de leer, jupytext guarda los cuadernos como Markdown o scripts planos. Para ejecutar cuadernos en lote con distintos parámetros, papermill funciona desde la línea de comandos o una API de Python. livebook es un cuaderno web para Elixir, y repo2docker convierte un repositorio en una imagen Docker reproducible.
Biblioteca de deep learning basada en PyTorch, con componentes de alto nivel para entrenar rápidamente y componentes de bajo nivel para investigar con enfoques personalizados.
Extensión de JupyterLab y paquete de Python para escribir pruebas unitarias de celdas individuales en notebooks ejecutados de forma lineal, como los que generan informes.
Framework basado en Nix para crear entornos declarativos y reproducibles de JupyterLab con kernels y extensiones configurables.
Convierte un repositorio Git en una imagen Docker con Jupyter, a partir de los archivos de configuración que contiene.
Guarda notebooks de Jupyter como archivos Markdown o scripts de Python, Julia y R para compararlos y versionarlos fácilmente en Git.
Material del curso Advanced Solutions Lab de Google Cloud: notebooks, labs y ejemplos de código de ML e IA generativa en Google Cloud.
Herramienta de Python para parametrizar, ejecutar y analizar notebooks de Jupyter desde la línea de comandos o mediante una API de Python.
Un notebook web para escribir y ejecutar código Elixir interactivo y colaborativo con Markdown, gráficos y tablas.