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por evidentlyai · GitHub

Evidently es un marco de observabilidad de ML y LLM de código abierto. Evalúa, prueba y monitorea cualquier sistema o canal de datos impulsado por IA. Desde datos tabulares hasta Gen AI. Más de 100 métricas.

# data-drift# data-quality# data-science# data-validation# generative-ai
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En palabras simples

Evalúa y monitorea sistemas de aprendizaje automático y tuberías de datos para asegurar que funcionen correctamente y de manera eficiente.

⭐ Estrellas
7.8k
🍴 Ramas
889
🔥 Tendencias
+36 esta semana
📜 Licencia
Apache-2.0
Uso comercial permitido
📅 Creado
2020
🔄 Último commit
2 mo ago
🏷️ Categoría
data-drift
💻 Lenguaje
Jupyter Notebook
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evidently — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
7.8k7.7k
2026-07-042026-07-29
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📄 Acerca de

Evidently es un marco de observabilidad de ML y LLM de código abierto. Evalúa, prueba y monitorea cualquier sistema o canal de datos impulsado por IA. Desde datos tabulares hasta Gen AI. Más de 100 métricas.

evidently tiene 7.8k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 889 veces. evidently está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2020. evidently está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: data-drift, data-quality, data-science, data-validation.

❓ Frequently asked questions

¿Qué es evidently?

Evidently es un marco de observabilidad de ML y LLM de código abierto. Evalúa, prueba y monitorea cualquier sistema o canal de datos impulsado por IA. Desde datos tabulares hasta Gen AI. Más de 100 métricas.

¿evidently es de código abierto?

evidently es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿evidently es gratis?

Sí. evidently es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está evidently?

evidently está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito evidently?

evidently está escrito principalmente en Jupyter Notebook.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
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Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.