最佳MLOps工具导航：优化机器学习模型运维的资源合集
Aqueduct学习资料汇总 - 开源MLOps框架
Aqueduct是一个开源MLOps框架,允许你在任何云基础设施上定义和部署机器学习和LLM工作负载。本文汇总了Aqueduct的主要学习资源,帮助读者快速上手这个强大的MLOps工具。
awesome-mlops学习资料汇总 - 机器学习运维的工具和资源指南
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。
Made-With-ML学习资料汇总-让ML落地更简单的开源项目
Made-With-ML是一个开源项目,旨在帮助开发者学习如何设计、开发、部署和迭代生产级ML应用。本文汇总了该项目的相关学习资源,包括官网、GitHub仓库、课程内容等,方便大家系统学习。
awesome-mlops学习资源汇总 - 机器学习运维工具大全
awesome-mlops是一个精心策划的机器学习运维(MLOps)工具和资源列表,涵盖了MLOps的各个方面,从基础概念到具体实践。
ZenML入门指南 - 连接数据科学团队与云基础设施的MLOps框架
ZenML是一个开源的MLOps框架,旨在帮助数据科学团队轻松构建和部署机器学习管道。本文介绍了ZenML的主要功能和使用方法,帮助你快速入门这个强大的MLOps工具。
ClearML入门学习指南 - 全面自动化的MLOps/LLMOps开源平台
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。
MLStacks：快速部署MLOps基础设施的利器
MLStacks是一个强大的Python工具包，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师快速部署和管理MLOps基础设施。本文深入探讨MLStacks的特性、优势及其在现代机器学习工作流程中的应用。
Kubeflow: 云原生机器学习平台的崛起之路
Kubeflow是一个开源的云原生机器学习平台,为在Kubernetes上部署机器学习工作流提供了简单、可移植和可扩展的解决方案。本文全面介绍了Kubeflow的发展历程、核心功能、生态系统以及在企业中的应用案例。
Starwhale: 革新MLOps和LLMOps的开源平台
Starwhale是一个高效、标准化的MLOps/LLMOps平台,致力于简化机器学习模型的开发、评估、发布和微调流程,为AI团队提供全方位的工作流支持。
CML: 机器学习的持续集成与交付革新工具
CML（Continuous Machine Learning）是一个开源工具，旨在为机器学习项目提供持续集成和持续交付（CI/CD）解决方案。它帮助数据科学家和机器学习工程师自动化他们的工作流程，提高协作效率，并确保模型的可重复性和可靠性。
MLOps Python包：助力机器学习项目的灵活、稳健和高效开发
本文介绍了一个用于支持MLOps工作流的Python包，探讨了其设计理念、主要功能和最佳实践，为机器学习从业者提供了一个灵活、稳健和高效的开发框架。
MLOps Zoomcamp: 免费的机器学习运维实践课程
MLOps Zoomcamp是一门由DataTalks.Club提供的免费课程，旨在教授机器学习运维(MLOps)的实际应用。本课程涵盖了从模型训练到部署和监控的全过程，为数据科学家和机器学习工程师提供了宝贵的实践经验。
云端深度学习:让AI模型训练更快更便捷
深度学习模型的训练需要强大的计算资源,云端GPU为AI开发者提供了灵活高效的解决方案。本文全面介绍了云端深度学习的优势、主流平台对比以及选择建议,帮助您在云上轻松开启AI之旅。
数据科学：从入门到精通
本文全面介绍了数据科学的概念、工具和应用,涵盖了从数据处理、分析到机器学习的各个方面,是数据科学爱好者和从业者的必读指南。
使用AWS打造MLOps实践:从数据科学家到DevOps工程师的必修课
探索Manifold AI Learning推出的MLOps课程,帮助数据科学家和DevOps工程师掌握AWS上的MLOps实践技能,从零到精通MLOps全流程。
ZenML项目库:开源MLOps框架的生产级应用案例
ZenML项目库收集了使用ZenML构建的各种机器学习应用案例,涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个领域,为数据科学家和机器学习工程师提供了可直接使用的MLOps工作流参考。
MLOps实践指南：从理论到实战
本文深入探讨了MLOps的核心概念和实践方法,涵盖了从基础理论到实际应用的全面内容,为数据科学家和机器学习工程师提供了一份全面的MLOps实践指南。
设计机器学习系统:Chip Huyen的全面指南
《设计机器学习系统》是一本面向希望利用机器学习解决实际问题的读者的全面指南。本书涵盖了深度学习和传统算法,重点关注大型企业和快速发展的初创公司中的 大规模机器学习系统。
MEDIUM_NoteBook: 一个包含丰富机器学习和深度学习实践的代码仓库
MEDIUM_NoteBook是一个由Marco Cerliani创建的GitHub仓库，收集了他在Medium上发表的各种机器学习和深度学习相关文章的代码实现。这个仓库涵盖了从时间序列预测到异常检测、自然语言处理等多个领域的实用技术和方法。
无服务器机器学习:构建 AI 驱动的预测服务
本文介绍了无服务器机器学习课程,该课程旨在教授开发人员如何使用Python构建端到端的AI预测服务,无需管理基础设施。课程涵盖了特征工程、模型训练、模型部署和用户界面开发等关键主题,帮助学习者掌握MLOps的基本技能。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号