LLMs from Scratch vs 
Made With ML
LLMs from Scratch vs Made With ML comparados para 2026 — características, licencia, facilidad de uso, rendimiento y cuál elegir. Construye un GPT desde cero, línea por línea vs De cuaderno a sistema de producción.
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LLMs from Scratch vs Made With ML de un vistazo
| Especificación | LLMs from Scratch | Made With ML |
|---|---|---|
| Categoría | Aprende IA y aprendizaje automático | Aprende IA y aprendizaje automático |
| Tipo | Libro + código | Curso (MLOps) |
| Licencia | Apache-2.0 | MIT |
| Ejecuta localmente | Sí | Sí |
| Idioma principal | Python | Python |
| Facilidad de uso | Intermedio | Intermedio |
| Mejor para | entendiendo genuinamente cómo funciona un LLM | la brecha entre un cuaderno y la producción |
| Estrellas de GitHub | 99.5k | 48.8k |
Cómo puntúan LLMs from Scratch y Made With ML
| Criterio | LLMs from Scratch | Made With ML |
|---|---|---|
| Popularidad | 4.5 | 4.0 |
| Mantenimiento | 5.0 | 4.0 |
| Facilidad de uso | 3.5 | 3.5 |
| Privacidad | 5.0 | 5.0 |
| Libertad de licencia | 5.0 | 5.0 |
Las puntuaciones se calculan automáticamente a partir de señales públicas — estrellas de GitHub (popularidad), actividad reciente de commits (mantenimiento), tipo de licencia (libertad), diseño local-prioritario (privacidad) y complejidad de incorporación (facilidad de uso). Indicativo, no un veredicto.
Qué es cada uno
LLMs from Scratch
El repositorio complementario de Sebastian Raschka para "Construir un Modelo de Lenguaje Grande (Desde Cero)": implementas atención, un transformador, preentrenamiento y ajuste fino tú mismo, en PyTorch puro.
- Construyes cada componente tú mismo — sin cajas negras
- Funciona en una laptop, no se necesita clúster
- La explicación más clara de la atención en cualquier lugar
Made With ML
El curso de Goku Mohandas sobre llevar ML de un cuaderno a un sistema de producción confiable: pruebas, CI/CD, monitoreo y la ingeniería que la mayoría de los cursos ignoran.
- Cubre la ingeniería que los cursos omiten
- Pruebas, CI/CD y monitoreo para ML
- Escrito por un profesional, no por un académico
Diferencias clave
LLMs from Scratch es libro + código, mientras que Made With ML es un curso (MLOps). Sus licencias difieren (Apache-2.0 vs MIT), lo cual es importante si envías un producto comercial. En resumen, LLMs from Scratch se adapta a la comprensión genuina de cómo funciona un LLM, y Made With ML se adapta a la brecha entre un cuaderno y producción.
¿Cuál deberías elegir?
Elige LLMs from Scratch para comprender genuinamente cómo funciona un LLM. Elige Made With ML para la brecha entre un cuaderno y producción.
Rara vez hay un ganador — muchas configuraciones utilizan ambos. La elección correcta depende de tu hardware, las habilidades de tu equipo y si valoras la simplicidad o el control.
Preguntas frecuentes
¿Es más fácil usar LLMs from Scratch o Made With ML?
Ambos están en un nivel similar (Intermedio). Tu elección debería depender de la adecuación más que de la dificultad.
¿Son gratuitos LLMs from Scratch y Made With ML?
LLMs from Scratch es gratuito y de código abierto (Apache-2.0), y Made With ML es gratuito y de código abierto (MIT). Ninguno cobra por el software principal.
¿Puedo ejecutar LLMs from Scratch y Made With ML localmente?
LLMs from Scratch: sí · Made With ML: sí. Ambos se pueden usar sin enviar tus datos a una nube de terceros donde su configuración lo permita.
LLMs from Scratch vs Made With ML — ¿cuál debería elegir en 2026?
Elige LLMs from Scratch para comprender genuinamente cómo funciona un LLM. Elige Made With ML para la brecha entre un cuaderno y producción.
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