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24 DE JUNIO DE 2025 / Kaggle
KerasHub permite a los usuarios mezclar y combinar arquitecturas y pesos de modelos en diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático, de modo que los puntos de control de fuentes como Hugging Face Hub (incluidos los creados con PyTorch) se puedan cargar en los modelos de Keras para usar con JAX, PyTorch o TensorFlow. Gracias a esta flexibilidad, puedes aprovechar una amplia gama de modelos ajustados por los miembros de la comunidad, al tiempo que mantienes un control total sobre el marco de trabajo de backend elegido.
13 DE MAYO DE 2025 / TensorFlow
Keras Recommenders (KerasRS) es una nueva biblioteca que se creó con el objetivo de ayudar a los desarrolladores a crear sistemas de recomendación utilizando APIs con elementos fundamentales para clasificación y recuperación, y se puede instalar mediante pip con compatibilidad con backends de JAX, TensorFlow o PyTorch.
