What is Ivy?
Navegar por el diverso panorama de los frameworks de Machine Learning puede ser todo un desafío. Es posible que encuentres el modelo o la biblioteca perfectos, solo para darte cuenta de que está construido en PyTorch cuando tu proyecto depende de TensorFlow o JAX. Reescribir el código manualmente suele ser tedioso, lento y propenso a errores sutiles difíciles de depurar.
Ivy está diseñado específicamente para salvar estas distancias. Actúa como un traductor universal para tu código de ML, permitiéndote convertir modelos, herramientas e incluso bibliotecas enteras entre frameworks populares. El objetivo es preservar la funcionalidad al tiempo que se agiliza tu proceso de desarrollo, dándote la libertad de utilizar los mejores recursos disponibles, independientemente de su framework original.
Características principales
Así es como Ivy te ayuda a trabajar de forma más eficaz en diferentes ecosistemas de ML:
🔁 Convertir código con
ivy.transpile: Traduce modelos, funciones o bibliotecas enteras de ML desde un framework de origen (actualmente PyTorch) a un framework de destino (TensorFlow, JAX o NumPy) a menudo utilizando una sola línea de código. Esto reduce significativamente el esfuerzo manual que implica la adaptación del código.🔧 Conservar la funcionalidad completa y la modificabilidad: Dado que Ivy realiza la conversión de código fuente a código fuente, el código transpiled no es una caja negra. Sigue siendo legible, funcional y totalmente editable, lo que te permite inspeccionarlo, depurarlo o ampliarlo dentro del framework de destino elegido.
⚡ Optimizar con
ivy.trace_graph: Genera gráficos computacionales eficientes y nativos del framework a partir de funciones de Python que contengan código de Ivy o del framework nativo. Este proceso elimina la sobrecarga de Python y optimiza la ruta de ejecución.↔️ Unificar los principales frameworks: Actualmente, Ivy admite la conversión desde PyTorch a TensorFlow, JAX y NumPy. El soporte para frameworks de origen adicionales está en continuo desarrollo, con el objetivo de crear una amplia interoperabilidad.
🧩 Integrar sin problemas: Utiliza Ivy para extraer componentes del ecosistema de un framework a otro. Bibliotecas como Kornia ya han integrado Ivy para ofrecer soporte multi-framework de fábrica.
Casos de uso
Adoptar un modelo de vanguardia: Descubres un nuevo algoritmo implementado en PyTorch en GitHub, completo con pesos pre-entrenados. El entorno de producción de tu equipo utiliza TensorFlow. En lugar de un largo proceso de portabilidad manual, utilizas
ivy.transpile(pytorch_model_class, source='torch', target='tensorflow')para generar una estructura de modelo de TensorFlow equivalente, lista para la carga e integración de pesos.Realizar pruebas comparativas entre backends: Has desarrollado una función JAX personalizada para una operación matemática específica y necesitas comprender sus características de rendimiento en comparación con TensorFlow o incluso una implementación pura de NumPy en diferentes hardware. Utiliza
ivy.transpilepara crear versiones equivalentes para cada backend, lo que permite realizar pruebas comparativas coherentes y justas desde una única base de código.Aprovechar bibliotecas especializadas: Tu proyecto principal está en TensorFlow, pero necesitas funciones avanzadas de aumento de imagen disponibles solo en la biblioteca Kornia basada en PyTorch. Utilizando
tf_kornia = ivy.transpile(kornia, source='torch', target='tensorflow'), puedes llamar directamente a las funciones de Kornia dentro de tu código de TensorFlow, tratando la biblioteca transpiled como un módulo nativo de TensorFlow.
Conclusión
Ivy te permite liberarte de los silos de frameworks en tu trabajo de Machine Learning. Al simplificar la conversión de modelos y bibliotecas entre PyTorch, TensorFlow, JAX y NumPy, Ivy ahorra un valioso tiempo de desarrollo y desbloquea nuevas posibilidades. Obtienes la flexibilidad de utilizar las mejores herramientas y el mejor código disponible, independientemente de su origen, lo que te permite centrarte más en la innovación y menos en la traducción. Su enfoque de código fuente a código fuente garantiza que mantengas el control y la comprensión de tu base de código durante todo el proceso.
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Pricing Model
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Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ivy was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
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