Eulerwa Inc. abre cada capa del desarrollo de IA — desde el entrenamiento de modelos hasta la aceleración por hardware y agentes autónomos — a través de CLI y código abierto.
EulerStack para diseño de modelos, EulerForge para entrenamiento, EulerGo para investigación en IA de Go, EulerWeave para datos, EulerAgent para ejecución, EulerPress para publicación, EulerNPU para hardware, EulerAtlas para aprendizaje robótico.
Un framework de fine-tuning para LLM orientado a investigación: inyecta LoRA en modelos HuggingFace y permite entrenar un modelo denso como una estructura Mixture-of-LoRAs o MoE Expert LoRA. Sobre un flujo de SFT denso habitual, EulerForge añade conversión Dense → MoE y programación por fases, de modo que enrutamiento, especialización de expertos y estabilidad MoE puedan estudiarse de forma reproducible con un presupuesto de GPU reducido. Un mismo preset YAML lleva el recorrido SFT → DPO/ORPO → RM → PPO.
EulerForge ofrece un flujo estandarizado para convertir un modelo denso en uno entrenable con estilo MoE, de modo que los experimentos puedan expresarse en la configuración en lugar de en código de enlace.
mixture_lora / moe_expert_lora| Inyección | Dense LoRA · Mixture LoRA · MoE Expert LoRA · Native MoE Expert LoRA |
|---|---|
| Entrenamiento | SFT · DPO · ORPO · RM · PPO |
| Backbones | Qwen2/3 · Llama 2/3 · Gemma 3 · Gemma 4 (dense+MoE) · Mixtral |
| Entrenamiento cuantizado | nf4 / int4 / int8 (bitsandbytes) |
| Extras | HF Export · búsqueda grid/bayesiana con Optuna · benchmark integrado · CLI en 5 idiomas |
24 tutoriales KO/EN + referencia CLI completa incluida
Un sistema integral de procesamiento de datos que cierra la brecha entre conjuntos de datos crudos y entrenamiento de modelos.
Ver masDisenado para que investigadores y desarrolladores refinen y analicen datos en entornos locales.
Funcionalidades criticas de negocio para escalar de una sola GPU a operaciones a nivel de cluster.
Un ensamblador de modelos que permite componer un LLM híbrido de cualquier escala a partir de una sola especificación YAML — mezclando mixers Attention, Mamba, RetNet, Hyena con bloques FFN MoE. Un pipeline de 5 capas (DSL → Schema → IR → Compiler → CLI) ejecuta validación y normalización, y emite un PreTrainedModel de HuggingFace (config.json + model.safetensors) que EulerForge puede leer directamente para entrenar — diseño → ensamblaje → fine-tuning como un solo recorrido.
15 presets arch_ (todos ~2B, en un recorrido por nivel de habilidad) reproducen arquitecturas publicadas con un presupuesto fijo, y 16 presets llm_ cubren 4 tamaños × 4 variantes. Los presets son puntos de partida — ajuste d_model y el número de capas para ensamblar un modelo de cualquier tamaño.
| Mixers | Attention · Mamba · RetNet · Hyena |
|---|---|
| FFN | MLP · Gated MLP (SwiGLU) · MoE (ruteo top-k) |
| Recorrido por nivel | beginner (GPT-2/Llama) · intermediate (Mistral/Gemma2/Qwen) · advanced (Jamba/Samba/RetNet) · expert (espacio de diseño 2D MoE × mixer) |
| Objetivo de compilación | Directorio de modelo HuggingFace o configuración JSON |
Validación en tres etapas (esquema → compatibilidad cruzada → heurísticas de realismo) que detecta errores de diseño antes de compilar. Todos los mensajes del CLI están traducidos a 5 idiomas (ko/en/zh/ja/es).
Un framework de agentes local-first con maquina de estados de 8 fases, orquestadores Pattern/Graph, RAG, memoria a largo plazo (LTM), integracion MCP y mas de 30 comandos. Cada accion es registrada, auditada y aprobada por humanos.
Ver masFilosofia: Cada accion de un agente que cambia el mundo (escritura de archivos, ejecucion de shell, llamadas externas) debe ser aprobada por un humano.
Construido para desarrolladores que desean capacidades autonomas sin sacrificar control y seguridad.
Un framework de aprendizaje por imitacion basado en CLI que aprende politicas a partir de demostraciones de expertos y las evalua en simulacion. 4 dominios clasicos (automovil, dron, humanoide, perro robot) y 4 dominios industriales (manipulacion movil, AGV de almacen, agri-robot de granja inteligente, grua de astillero) — 8 dominios en un esquema unificado. 11 grupos de comandos (incluido edge deploy), extension mediante Domain Plugin.
Ver masTodos los modulos se comunican de forma consistente a traves de esquemas obs/action de dimensiones fijas por dominio.
| Clasico (01–04) | Automovil 4/2 · Dron 6/3 · Humanoide 12/6 · Perro Robot 12/8 |
|---|---|
| Industrial (05–08) | Manipulacion Movil 18/8 · AGV Almacen 14/4 · Agri-Robot 16/6 · Astillero 20/9 |
| Modelos de Politica | BC-MLP, BC-RNN, BC-CNN, ACT, Diffusion Policy |
| Niveles | L0 Toy · L1 Intermediate · L2 Advanced (backend real) |
5 modelos de politicas: BC-MLP, BC-RNN, BC-CNN, ACT, Diffusion Policy.
123 operadores (13 grupos), 10 tipos de datos, pipeline de compilacion spec.yaml a .npuart, y runtime FPGA Zynq-7020 — una sola CLI cubre todo el flujo de desarrollo de hardware de inferencia NPU.
Ver masConjunto completo de operadores de inferencia en 13 grupos (CNN/Transformer/RNN/Quantize, etc.) con soporte de 10 tipos de datos.
| Operadores | 123 (13 grupos: Core, Conv, Pool, Activation, Norm, Recurrent, Attention, Quantize, etc.) |
|---|---|
| Tipos de Datos | float32/16, bfloat16, int8/16/32, uint8/16/32, bool |
| Compilacion | spec.yaml → IR → .npuart (NPU Archive) |
| Hardware | Runtime FPGA Zynq-7020 |
Desde validacion de specs hasta compilacion, ejecucion, simulacion y perfilado — 5 subcomandos para todo el flujo de trabajo.
Una plataforma CLI de investigación para IA de Go, diseñada para que distintos estilos personales (pungmyo, 기풍) puedan aprenderse, compararse y preservarse sobre una capa común fuerte de habilidad. Es nuestra respuesta, desde la investigación, a una preocupación de largo recorrido en el mundo del Go: que, en la era de la IA, las jugadas de cada profesional tienden a converger hacia una única "respuesta correcta". EulerGo trata la individualidad que se manifiesta en las primeras ~50 jugadas como una señal aprendible mediante un style latent y la comparación multi-algoritmo, buscando un entorno de investigación donde convivan muchos estilos en lugar de un único super-motor monolítico.
Ver mas9 canales base y N canales de style latent se difunden al tensor de entrada, de forma que múltiples "cabezas de estilo" pueden coexistir sobre un mismo backbone y entrenarse o intercambiarse — una manera reproducible de tratar la individualidad de las primeras 50 jugadas como una señal aprendible.
Cambia el algoritmo de búsqueda como si fuera una perilla para una comparación justa.
| Algoritmos | PUCT MCTS · Gumbel (Sequential-Halving) · QZero (searchless) · PGS (tree-free) · Native C++ MCTS · línea base aleatoria |
|---|---|
| Evaluación | Liga round-robin + ELO iterativo + intervalos de confianza bootstrap |
| Tablero | 9×9 / 19×19 (puntaje chino, ko/superko, SGF) |
| Extensiones | Selfplay distribuido (coordinator/worker) · dashboard web · app GUI Toga · CLI i18n (ko/en/zh/ja/es) |
Plataforma pensada como una respuesta, desde la investigación, a una preocupación de largo recorrido en el mundo del Go.
Una herramienta CLI Local-First que traduce con precision solo el texto en prosa, preservando perfectamente bloques de codigo, expresiones matematicas y URLs. Desde la localizacion de documentos empresariales hasta la traduccion de datos JSONL para entrenamiento de IA.
Mas InformacionAcceda a publicaciones tecnicas especializadas y al ecosistema de codigo abierto.
Libros de investigacion en profundidad sobre computacion cuantica y arquitecturas de IA.
Herramientas comunitarias para procesamiento de datos y orquestacion de modelos.
Soluciones especificas de dominio construidas sobre la pila de Eulerwa.
Un agente de salud que proporciona analisis personalizado del estado corporal y orientacion nutricional basada en "Food over Medicine" (Alimentos sobre Medicina).
Un sistema de codificacion autonomo que aprovecha EulerAgent para automatizar el diseno, la depuracion y la gestion del ciclo de vida del software interno.
La tecnologia existe para servir a la humanidad
Nos oponemos a la automatizacion militar de la inteligencia artificial. La tecnologia debe usarse para proteger la vida, no para arrebatarla — ningun logro tecnologico puede anteponerse a la seguridad humana.
La inteligencia artificial debe ser una herramienta que eleve la dignidad humana y fortalezca los valores democraticos. Nos oponemos a cualquier uso de la IA que suprima la libertad individual o socave los principios democraticos.
Todo software, modelo y servicio publicado por Eulerwa no puede utilizarse para fines que violen estos principios. Asumimos con seriedad la responsabilidad sobre como se utiliza nuestra tecnologia.