Hodu: toolkit de ML fácil de usar desarrollado en Rust

Desde el prototipado hasta el despliegue, es un toolkit de aprendizaje automático fácil de usar que ofrece seguridad de memoria y abstracciones de costo cero.

Actualmente es un proyecto desarrollado por una sola persona. Aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo, pero sus funciones principales ya están relativamente estabilizadas, por lo que quise compartirlo. Agradeceré cualquier comentario o sugerencia.

Lo que ofrece Hodu:

• hodu-lib: biblioteca principal de ML que proporciona operaciones con tensores seguras en memoria y construcción de modelos mediante el sistema de ownership de Rust y abstracciones de costo cero. Soporta varios backends como CPU, CUDA y Metal
• hodu-cli: herramienta de línea de comandos que permite inferencia de modelos, conversión de formatos y compilación AOT a bibliotecas nativas. Incluye gestión de plugins integrada
• hodu-plugin-sdk: SDK para crear plugins personalizados mediante JSON-RPC. Permite agregar nuevos formatos de modelo (ONNX, TensorFlow), formatos de tensores (NumPy, SafeTensors) y backends de ejecución