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Laya

NandhaKishorM/layaRevisado por Radar

Qué hace

Laya es una biblioteca de Python con modelos de IA pequeños que responden preguntas fijas sobre un texto: elegir una etiqueta de una lista, dar una puntuación o decir sí o no, con un número de confianza. Un uso típico es clasificar tickets de soporte o correos por departamento y urgencia, en muchos idiomas. Está pensada para desarrolladores que construyen ese tipo de funciones. Necesitas Python 3.10 o posterior; los modelos (unos 2.3 GB los tres) se descargan desde Hugging Face la primera vez que se usan. Una tarjeta gráfica lo hace más rápido pero es opcional, y se incluye una página web local de prueba.

Facilidad de instalación

C · instalar 1 o 2 herramientas · Windows

No hay instalador para Windows; instalas Python y luego ejecutas unos pocos comandos (python -m pip install laya) o el archivo start.bat incluido desde una copia del repositorio, y los modelos se descargan la primera vez que se usan.

Números en GitHub

Estrellas
34.770el 31 oct 2026
Descargas
2185376 en la semana
Crecimiento
+460estrellas en 6 días

Estrellas a lo largo del tiempo

34.20034.40034.60034.800 25 oct27 oct29 oct31 oct 34.20034.40034.60034.800 25 oct28 oct31 oct

Datos

Funciona en
Windows, macOS, Linux
Necesitas instalar
Python
Para compilar desde el código
Python, Docker, Tarjeta gráfica
Espacio en disco
950 MB–4,3 GB · estimación
Cuentas o claves
Ninguna
Costo
Gratis
Licencia
Apache-2.0 (Permisiva)
Puede reemplazar
Jev
Última actualización
31 oct 2026

Señales de riesgo (2)

  • AtenciónRepositorio muy nuevo con muchas estrellas

    34301 estrellas en 37 días

    revisión automática

  • InfoRitmo de releases muy rápido

    API de GitHub: 48 releases para un repositorio creado el 2026-09-18 (37 días antes de esta comprobación); las últimas tres (v0.4.13 a v0.4.15) salieron entre el 2026-10-21 y el 2026-10-24. El comportamiento puede cambiar con frecuencia entre versiones.

    revisión con IA

La evidencia aparece en su idioma original.

Lo que Radar no pudo verificar

  • Si las cifras de precisión y velocidad del README (por ejemplo, 33 ms por pregunta en una tarjeta gráfica T4) se mantienen con tus propios datos y tu computadora
  • Los archivos de los modelos se descargan de Hugging Face durante la ejecución, y lo que llega depende de esa fuente a menos que fijes una versión revisada
  • El uso real de disco y de memoria una vez que los modelos se descargan y se cargan
  • Qué tan bien funciona el start.bat incluido en una computadora con Windows típica sin tarjeta gráfica

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