Skyulf

Skyulf es una plataforma MLOps auto-alojada diseñada para ser el 'pegamento' que une los flujos de trabajo de ciencia de datos. Permite importar datos, limpiarlos visualmente mediante un editor de nodos con más de 25 tipos integrados, realizar ingeniería de características y entrenar modelos en una sola interfaz. La plataforma incluye análisis EDA profesional con gráficos interactivos, detección de causalidad (DAGs), árboles de decisión para extracción de reglas, segmentación y detección de valores atípicos.

La arquitectura se basa en FastAPI y Polars para operaciones ETL de alto rendimiento, evitando la sobrecarga de Pandas mediante conversiones Apache Arrow sin copia. Los trabajos pesados de entrenamiento se ejecutan asíncronamente por defecto usando Celery y Redis (o hilos de fondo), manteniendo la interfaz de usuario responsiva. El backend soporta SQLite por defecto con escalabilidad a PostgreSQL, e integra S3/MinIO para almacenamiento de datos y artefactos.

La librería skyulf-core está disponible en PyPI como paquete independiente, permitiendo usar su lógica central (preprocesamiento, modelado, ajuste) en scripts o notebooks sin depender de la plataforma web. Incluye soporte nativo para Scikit-Learn con búsqueda de hiperparámetros (Grid/Random/Halving), integración opcional con Optuna, y nodos especializados para texto/NLP con vectorizadores Count/TF-IDF/Hashing y embeddings de oraciones.