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Bienvenido a la wiki de dskit

dskit es una plantilla Copier para proyectos de Machine Learning en Python. Genera proyectos estructurados, reproducibles y listos para producción en segundos, con código adaptado al tipo de ML que necesitas.

Version actual: 1.7.2 - Python 3.10-3.13 - Gestor de entornos: uv

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Que hace dskit?

En lugar de empezar desde cero cada proyecto, dskit genera una arquitectura completa de codigo real -- no vacia -- adaptada a tu caso de uso. Responde un breve wizard y obtienes:

• Codigo funcional desde el primer make run
• Tests pytest condicionados al tipo de ML elegido
• Makefile con todos los targets del flujo de trabajo
• Notebooks numerados por fase
• Documentacion Sphinx lista para construir

Novedades desde v1.3.0

• use_api -- API REST con FastAPI: /health, /info, /predict -- make serve
• use_duckdb -- carga CSV/Parquet/JSON con SQL directo -- make query
• use_optuna -- HPO automatica por modelo -- make tune + make train
• use_monitoring -- drift KS/chi2, performance vs baseline -- make monitor
• model_type: SVM -- SVC y SVR disponibles como opcion de modelo
• try_model() -- modo interactivo para probar el modelo con tus datos

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Paginas de esta wiki

Pagina	Que cubre
Inicio rapido	Instalacion, generacion del primer proyecto, primeros pasos
Variables del wizard	Todas las opciones de configuracion y su efecto
Tipos de ML	Supervisado, no supervisado, redes neuronales, hibrido
Estructura del proyecto	Que archivos se generan y para que sirve cada uno
Comandos y Makefile	Referencia completa de make y comandos uv
Extender la plantilla	Como anadir modelos, variables y preguntas nuevas
Troubleshooting	Problemas frecuentes y como resolverlos
Changelog	Historial de versiones

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Inicio rapido (TL;DR)

# 1. Instalar copier (una sola vez)
pipx install copier

# 2. Generar tu proyecto
copier copy --trust gh:cacelass/dskit mi_proyecto

# 3. Arrancar
cd mi_proyecto
make run

Para la documentacion completa, ve a Inicio rapido.