Biblioteca de deep learning baseada em PyTorch, com componentes de alto nível para treinar modelos rapidamente e recursos de baixo nível para pesquisa personalizada.
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Melhores ferramentas e ambientes para notebooks de código aberto (2026)
Estes projetos giram em torno de notebooks Jupyter: controle de versão, execuções parametrizadas, notebooks web e empacotamento de um repositório em um ambiente executável. Comece pelo seu gargalo. Se os diffs no Git são confusos, o jupytext salva os notebooks como Markdown ou scripts simples. Para rodar notebooks em lote com parâmetros diferentes, o papermill funciona pela linha de comando ou por uma API Python. O livebook é um notebook web para Elixir, e o repo2docker transforma um repositório em uma imagem Docker reproduzível.
Ordenar:Adicionados recentemente
Extensão do JupyterLab e pacote Python para escrever testes unitários para células individuais de notebooks executados em sequência, como notebooks de relatórios.
Framework baseado em Nix para criar ambientes JupyterLab declarativos e reproduzíveis, com kernels e extensões configuráveis.
Cria uma imagem Docker com Jupyter a partir de um repositório Git, usando os arquivos de configuração encontrados nele.
Armazena notebooks Jupyter como Markdown puro ou scripts Python, Julia e R, facilitando a comparação de diferenças e o versionamento no Git.
Materiais do curso Advanced Solutions Lab do Google Cloud: notebooks, labs e exemplos de código de ML e IA generativa no Google Cloud.
Ferramenta Python que parametriza, executa e analisa notebooks Jupyter pela linha de comando ou por uma API Python.
Notebook web para escrever e executar código Elixir interativo e colaborativo, com Markdown, gráficos e tabelas.