¿Cuál es tu stack definitivo para Deep Learning? (IDE, extensiones, CLI)

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Últimamente he estado probando varias herramientas para mi flujo de trabajo en Deep Learning y me gustaría saber qué recomiendan ustedes. Yo uso VS Code con extensiones como Python, Jupyter y GitLens. Para CLI, wandb para tracking y hydra para configuraciones. ¿Alguien usa algo como PyCharm Pro o Neovim? ¿Qué extensiones o herramientas CLI consideran imprescindibles?

Jazz

Yo soy team PyCharm Pro. La integración con bases de datos y el depurador visual son insuperables para proyectos grandes. Eso sí, consume mucha RAM. Uso black y isort como formateadores, y dvc para versionado de datos. Para experimentos, mlflow me parece más completo que wandb.

Developer

No puedo vivir sin Neovim + telescope.nvim para búsqueda y nvim-dap para debugging. Para DL uso torch y lightning. En CLI, jq para procesar JSON de configs y tmux para sesiones remotas. ¿Alguien más usa editores modales?

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Interesante lo de PyCharm Pro. ¿No les resulta pesado para scripts pequeños? Yo a veces paso rápidamente de un script a otro y VS Code me parece más ágil. Y sobre Neovim, siempre me ha dado pericia configurarlo, pero veo que muchos lo aman.

FilmScore

Para mí lo mejor es Jupyter Lab con extensiones como jupyterlab-git y jupyterlab-toc. Para CLI, poetry para dependencias y docker para entornos reproducibles. Además, uso tensorboard aunque wandb está bien. ¿Alguien usa paperspace gradient para entrenar en la nube?

Traveler

Discrepo un poco con el uso de VS Code para DL. El autocompletado de PyCharm es muy superior, sobre todo con librerías grandes como transformers. Y para CLI, nvitop es indispensable para monitorear GPUs. También recomiendo ipdb para debugging interactivo.

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Buena recomendación lo de nvitop, no lo conocía. Y sobre PyCharm, probaré la versión Pro, aunque me duele el bolsillo. ¿Alguien ha probado kaggle kernels como IDE ligero? A veces lo uso para prototipar rápido.

TechReview

Si buscas algo ligero, Spyder es una opción infravalorada. Tiene un explorador de variables muy útil. En CLI, no puede faltar gdown para descargar datasets de Google Drive y rsync para transferencias. Y para guardar modelos, onnx me ha salvado varias veces.