🐍 ¿Construís aplicaciones con LLMs? Estas 10 librerías de Python son esenciales
Usar ChatGPT es fácil. Construir tu propio sistema de IA es otro nivel. Para eso, necesitás el stack correcto.
��️ Las 10 librerías organizadas por función:
Carga y fine-tuning de modelos:
- 🤗 Transformers (HuggingFace): la base del ecosistema open-source de LLMs
- ⚡ Unsloth: fine-tuning eficiente con LoRA/QLoRA, consume mucha menos VRAM
Orquestación y flujos:
- 🔗 LangChain: conecta prompts, retrievers, APIs y model calls en un solo flujo
- 🕸️ LangGraph: flujos con estado, bifurcaciones y lógica compleja para agentes
RAG y datos:
- 📚 LlamaIndex: conecta tu app con documentos, PDFs y bases de conocimiento
Serving e inferencia:
- 🚀 vLLM: serving eficiente para modelos open-source, altísimo throughput
Agentes:
- 👥 CrewAI: sistema multi-agente con roles, tareas y colaboración
- 🤖 AutoGPT: flujos autónomos, planificación de tareas de múltiples pasos
Evaluación:
- 📊 DeepEval: testing de pipelines LLM (hallucination, relevance, faithfulness)
APIs hosted:
- 🔑 OpenAI Python SDK: la forma más rápida de integrar LLMs en producción
💡 Explicación en pocas palabras#
Construir una app con LLMs es como armar una cocina profesional: no solo necesitás los ingredientes (el modelo), sino también los utensilios (LangChain para orquestar), la heladera (LlamaIndex para guardar y recuperar datos), el horno industrial (vLLM para servir rápido) y los catadores (DeepEval para evaluar calidad). Cada librería resuelve una parte específica del problema.
Más información en el link 👇
