本文汇总了awesome-mlops项目中收录的各类MLOps工具和学习资源,为从事机器学习运维的开发者和工程师提供全面的参考。
TensorFlow-Examples是一个为初学者设计的TensorFlow教程项目,通过丰富的示例代码和详细说明,帮助你快速入门TensorFlow深度学习框架。本文汇总了该项目的主要学习资源,为TensorFlow新手提供全面的学习指南。
eidos是一个可扩展的框架,用于在一个地方管理你的终身个人数据。它是一个纯粹的PWA应用,无需网络服务器,完全离线运行。
ClearML是一个功能强大的开源MLOps平台,只需两行代码即可自动化管理AI实验、数据和模型。本文介绍ClearML的主要功能模块、使用方法及学习资源,帮助你快速入门这个高效的AI开发工具。
本文深入介绍了一系列优秀的开源数据工程项目,涵盖 数据分析、存储、集成、处理等各个环节,为数据工程师打造现代化数据基础架构提供了全面的技术选型参考。
Amundsen是一个开源的数据发现和元数据平台,旨在提高数据分析师、数据科学家和工程师在处理数据时的生产力。
DataJoint Python是一个用于科学工作流管理的开源框架,基于关系数据模型,为科研实验室提供了一致的方法来组织、填充、计算和查询数据。
Oxen是一款专为结构化和非结构化机器学习数据集设计的快速数据版本控制系统。它旨在让数据集版本控制变得像代码版本控制一样简单。
Apache Gravitino 是一个开源的高性能、跨地域、联合元数据湖系统,旨在为多区域数据提供单一真实来源,统一管理数据和AI资产,集中化安全管理,并内置数据管理和数据访问管理功能。
Apache Gravitino是一个强大的开源数据目录系统,旨在构建高性能、地理分布式和联邦式的元数据湖。它为数据和AI资产提供统一的元数据访问,实现了多区域数据的单一真实来源。
本文深入介绍了Weights & Biases (wandb)这一强大的机器学习实验管理工具。从基础概念到高级应用 ,本教程将帮助读者全面掌握wandb的使用方法,提高实验效率和项目管理水平。
VectorAdmin是一款功能强大的向量数据库管理工具套件,为用户提供了直观的界面和丰富的功能,帮助他们轻松管理Pinecone、Chroma、Qdrant、Weaviate等多种向量数据库。无论是开发者还是数据科学家,都能借助VectorAdmin提高工作效率,更好地掌控向量数据。
本文全面介绍了MLOps领域的各类工具和最佳实践,涵盖了从数据处理到模型部署的整个机器学习生命周期,为数据科学家和机器学习工程师提供了宝贵的参考。
TensorFlow-Examples是一个面向初学者的TensorFlow教程项目,通过丰富的代码示例和详细的说明,帮助开发者快速上手TensorFlow,掌握机器学习和深度学习的基础知识与实践技能。
Eidos是一个创新的开源项目,旨在为用户提供一个全面的个人数据管理解决方案。它集成了离线存储、AI功能和高度可扩展性,让用户能够在一个地方管理和利用自己的终身数据。
ClearML是一个开源的端到端MLOps平台,旨在简化和加速机器学习和深度学习的开发、训练和部署过程。它提供了实验管理、数据管理、模型管理、自动化流水线等功能,帮助数据科学家和ML工程师更高效地开发AI应用。
ClearML是一个强大的开源MLOps平台,提供实验管理、数据管理、模型服务 等全方位功能,帮助数据科学家和机器学习工程师更高效地开发和部署AI模型。
ClearML是一个开源的端到端MLOps平台,旨在简化AI工作流程,提高机器学习项目的效率和可重复性。
Taipy是一个开源Python库,可以帮助数据科学家和开发人员快速构建功能强大的数据和AI Web应用程序。它提供了简单易用的API,可以轻松创建交互式仪表板和完整的Web应用,无需深入了解Web开发技术。
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