ML desde cero

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Herramientas gratuitas, en español y sin cuenta para prepararte como ML Engineer: un curso de ML System Design, hojas de estudio, un atlas de arquitecturas, un laboratorio donde un transformer se entrena paso a paso y un tablero para llevar tus proyectos. Casi todo funciona sin conexión y se lee bien en celular, tablet y Mac.

Portada: https://ml-desde-cero.vercel.app

Qué hay

	Qué es	Pruébalo
Ronda de Diseño ML	Curso y simulador de la ronda de ML System Design: serving, datos, evaluación, monitoreo, costo. Casos resueltos, práctica cronometrada de 45 minutos, rúbrica y flashcards.	ronda-diseno-ml.vercel.app · código
Cheat sheets ML	Nueve hojas con PDF y versión web: estimaciones, Docker (con laboratorio completo), Kubernetes, Git y Actions, Triton, FastAPI, Prometheus y vLLM. Diagnosticadores y revisores que corren en tu navegador.	cheat-sheets-ml.vercel.app · código
Atlas de Arquitecturas	Los modelos que preguntan en entrevistas, a nivel 2: diagrama de bloques, matemáticas, dimensiones, parámetros y FLOPs con la cuenta a la vista.	atlas-arquitecturas.vercel.app · código
Laboratorio Transformer	Un transformer pequeño entrenándose operación por operación (forward, pérdida, backward, actualización), calculado en tu navegador con cada matriz y su fórmula.	laboratorio-transformer.vercel.app · código
ML Board (demo)	Un tablero con un mapa de metro por proyecto, del dato al monitoreo, con criterios de entrada que se verifican. La demo usa un proyecto inventado y guarda todo en tu navegador.	tablero-ml-demo.vercel.app · código

Cómo está hecho

• Sitios estáticos, sin framework y casi sin dependencias. HTML, CSS y JavaScript; cada app arma su carpeta dist/ con un script de Node.
• Los motores corren en el navegador: el parser de protobuf de config.pbtxt, los revisores de YAML, Dockerfile y workflows, el motor de cálculos del tablero y el transformer completo (forward y backward escritos a mano, sin librerías de ML).
• Sin conexión: service worker en cada sitio; el progreso y las notas viven en el navegador (localStorage), nunca en un servidor.
• Verificado: pruebas con node --test, chequeos en Chrome (celular, tablet, claro y oscuro, sin conexión) y una revisión de enlaces y SEO de los sitios en vivo (apps/portada/tools/qa.mjs). El Atlas se contrasta con PyTorch.
• Hecho con Claude Code: el contenido y el código se construyeron en sesiones con Claude Code, con revisión y verificación de las cifras contra la documentación oficial.

Estructura

apps/
  portada/              portada común, aviso de privacidad, imágenes para redes, revisión de los sitios en vivo
  ml-system-design/     Ronda de Diseño ML (curso y simulador)
  cheat-sheets/         hojas de estudio con PDF
  atlas-arquitecturas/  Atlas de Arquitecturas
  transformer-lab/      Laboratorio Transformer
  tablero-ml/           ML Board (versión de un solo usuario con API y base de datos)
  tablero-demo/         la demo pública del tablero, sin servidor
docs/                   plan de lanzamiento, guía de la beta, borradores de publicaciones

Correrlo en tu máquina

Con Node 20 o más nuevo. Cada app tiene su propio README.md con los detalles.

# Ronda de Diseño ML, Atlas y Laboratorio Transformer: abre index.html con doble clic (funciona desde el disco)
cd apps/transformer-lab && npm test          # pruebas del motor
cd apps/cheat-sheets && npm run build        # arma dist/ con la portada y las hojas
cd apps/tablero-demo && npm test             # arma y prueba la demo del tablero
cd apps/portada && node tools/qa.mjs         # revisa los sitios publicados (enlaces, SEO, imágenes)

Comentarios y errores

¿Encontraste un error, algo confuso o una hoja que te falta? Abre un comentario: hay plantillas para errores de contenido, fallas de la app y sugerencias. Lo hace una persona; las respuestas llegan en lotes semanales.

Licencia

• Contenido (textos, figuras, preguntas, casos, PDF): CC BY-NC-ND 4.0. Puedes compartirlo con atribución; no usarlo comercialmente ni publicarlo modificado. Si quieres traducirlo o usarlo en una clase, escríbeme.
• Código: MIT.
• Aviso de privacidad: las apps no piden cuenta ni usan cookies de publicidad.

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English

ML desde cero ("ML from scratch") is a set of free, no-signup study tools for ML Engineer interviews and production work, written in Spanish: an ML System Design course, cheat sheets, an architecture atlas, a lab where a small transformer trains step by step, and a project board. Most of it works offline and is readable on a phone, tablet or Mac.

Landing page: https://ml-desde-cero.vercel.app

以上为 README 的开头部分。其余内容请阅读原文。 查看完整 README ↗