Clusy
Cuadernos nativos para agentesFlujos de ML y datos en la nube
Aspectos destacados
Qué puedes hacer con ella
- Un investigador completa un flujo de ML desde el hallazgo del dataset hasta la ejecución
- Un equipo de datos hace ajuste fino de modelos de código abierto
- Un desarrollador valida ideas y hace investigación de mercado con datos
Cómo usarla
- 1 Entra en la web de Clusy y empieza con el plan gratuito, sin tarjeta de crédito.
- 2 Regístrate y accede al espacio de trabajo en la nube.
- 3 Sube archivos locales, trae datasets públicos o conecta Databricks o Snowflake.
- 4 Describe en lenguaje natural el resultado que quieres y deja que el agente trabaje.
- 5 Revisa, edita y vuelve a ejecutar lo que ha generado el agente.
- 6 Usa el branching para comparar versiones de tus experimentos.
Para quién es
Ventajas
- El agente escribe el código, pero tú mantienes el control a nivel de celda
- El branching facilita comparar experimentos sin perder versiones
- Se puede empezar gratis sin tarjeta de crédito
Limitaciones
- El plan gratuito se limita al modelo Auto y a un sandbox de CPU modesto
- Los planes de pago son caros y se facturan por uso o por suscripción
- Conviene revisar el código generado por el agente antes de confiar en los resultados
Qué es Clusy
Clusy es una plataforma de cuadernos nativa para agentes orientada a investigadores y equipos de datos. Su función es permitir construir, ramificar, ejecutar y evaluar flujos de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos directamente en la nube. La pieza central es un agente inteligente: describes en lenguaje natural el resultado que esperas y él planifica el trabajo, escribe y ejecuta las celdas del cuaderno, y devuelve resultados que puedes verificar, editar y volver a ejecutar. Así se mantiene el control a nivel de código mientras se delega la parte mecánica. La plataforma tiene plan gratuito con el modelo Auto en un sandbox de CPU y sin tarjeta de crédito, y planes Plus a 30, Pro a 90 y Max a 200 dólares al mes.
Qué puedes hacer con él
- Describir un objetivo en lenguaje natural y dejar que el agente planifique y ejecute el trabajo.
- Ramificar experimentos para comparar versiones sin perder el historial.
- Conectar tus datos: archivos locales, datasets públicos de Hugging Face o almacenes de Databricks y Snowflake.
- Elegir entre distintos modelos de IA y niveles de recursos de GPU según el plan.
Para quién es
- Investigadores que necesitan acelerar la ejecución de experimentos.
- Equipos de datos que trabajan con flujos complejos de ciencia de datos.
- Desarrolladores que construyen, depuran y ajustan modelos.
Qué tener en cuenta
El plan gratuito se queda en el modelo Auto y en un sandbox de CPU con recursos limitados, así que para entrenamiento real hará falta un plan de pago. Los precios de Plus, Pro y Max son elevados y se suman a las cuotas por uso, de modo que conviene calcular el coste antes de lanzar cargas grandes. El agente escribe código, pero la responsabilidad de revisarlo y validar los resultados sigue siendo tuya. Y, como en cualquier servicio en la nube, ten en cuenta la privacidad de los datos que subas.
Preguntas frecuentes
¿Necesito tarjeta de crédito para empezar?
No. El plan gratuito incluye el modelo Auto y se puede usar en un sandbox de CPU sin tarjeta de crédito.
¿Con qué datos se puede trabajar?
Se pueden subir archivos locales, traer datasets públicos como los de Hugging Face y conectar almacenes de Databricks o Snowflake.
¿Cuánto cuestan los planes de pago?
Plus cuesta 30 dólares al mes, Pro 90 y Max 200, con cuotas basadas en el uso y también opción de pago por consumo.
Por qué es gratis
Lo que dice la página oficial： plan gratuito
Los límites gratuitos, la duración de la prueba y las funciones los decide el sitio oficial y pueden cambiar en cualquier momento.
Captura de pantalla
Captura archivada desde la página del listado, solo como referencia.
