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Anomalib is a PyTorch-based library for visual anomaly detection, offering a modular framework, a comprehensive model zoo, and a benchmarking suite designed for industrial defect detection. It provides a wide range of algorithms—including generative, discriminative, teacher-student, and vision-language approaches—that support unsupervised, few-shot, and zero-shot settings. The library enables deployment through model export to ONNX and OpenVINO for edge devices, and includes a no-code web application for training and inference. It also features a command-line interface for orchestrating multi

SwanLab es una plataforma de seguimiento de experimentos de machine learning de código abierto y herramienta de observabilidad. Proporciona un dashboard centralizado para registrar métricas de entrenamiento, hiperparámetros y rendimiento de hardware para monitorear y analizar las ejecuciones de entrenamiento de modelos de IA. La plataforma se distingue por su enfoque en infraestructura autohospedada, permitiendo a los usuarios desplegar instancias privadas mediante Docker o Kubernetes para un control seguro de los datos on-premises. También incluye utilidades especializadas para migrar registros históricos de experimentos y sincronizar métricas en tiempo real desde herramientas externas como MLflow. El sistema cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo registro de medios multimodales para nubes de puntos 3D y activos audiovisuales, monitoreo de rendimiento de hardware en tiempo real para GPUs y CPUs, y análisis comparativo mediante visualizaciones de ejecuciones lado a lado. Soporta el seguimiento de entrenamiento distribuido en clústeres multi-GPU y se integra con frameworks como PyTorch Lightning, Ray, XGBoost y LightGBM. La gestión administrativa se maneja a través de una combinación de un dashboard web y una interfaz de línea de comandos (CLI) para gestionar espacios de trabajo, proyectos y permisos de usuario.