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TransformerLab es una plataforma de orquestación MLOps y entorno de investigación diseñado para el entrenamiento, ajuste fino (fine-tuning) y evaluación de modelos de lenguaje grandes. Sirve como un plano de control centralizado para gestionar trabajos de aprendizaje automático y coordinar el cómputo distribuido en GPU a través de proveedores de nube híbrida y locales (on-premise). La plataforma se distingue por la optimización de modelos impulsada por agentes, utilizando asistentes de IA para analizar métricas y proponer y poner en cola automáticamente experimentos de hiperparámetros. Proporciona un entorno de desarrollo remoto que permite a los usuarios lanzar notebooks interactivos, editores de código y sesiones de shell seguro directamente en nodos de cómputo remotos. El sistema cubre una amplia gama de capacidades de flujo de trabajo de aprendizaje automático, incluyendo coordinación de tareas distribuidas, barridos de hiperparámetros automatizados y seguimiento integral de experimentos. Cuenta con registros integrados para el versionado de datasets y artefactos de modelos, así como herramientas para la evaluación del rendimiento del modelo y el despliegue de servidores de inferencia. Se proporciona una interfaz de línea de comandos para el control de la plataforma, monitoreo de trabajos y gestión de la instalación y actualizaciones de la instancia del servidor local.