Con la transición de muchos equipos de Google desde TensorFlow hacia JAX, una de las principales dificultades que surgieron fue la falta de una biblioteca unificada de métricas. Cada equipo terminaba reimplementando desde cero funciones tan comunes como precisión, F1, o error cuadrático medio, lo que generaba inconsistencias y duplicación de esfuerzos. Para resolver esta carencia, Google presentó Metrax, una biblioteca diseñada para ofrecer métricas de evaluación eficientes y consistentes para modelos de aprendizaje automático en entornos distribuidos y a gran escala. Continúa leyendo «Metrax: el nuevo aliado para evaluar modelos de IA con JAX de forma eficiente»
