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机器学习生产部署、监控和安全保护的工具列表

机器学习生产环境部署模型解释隐私保护数据版本控制 Github 开源项目

这个开源库列表综合提供了机器学习生产部署、监控和安全保护的工具，涵盖隐私保护、模型与数据版本管理、训练协调等多个关键领域，是机器学习专业人员和爱好者优化项目实施和管理的理想选择。

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介绍相关项目

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GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

Awesome-LLMOps - LLMOps工具和资源的精选列表

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Awesome-LLMOps列出了大语言模型运维(LLMOps)领域的优秀工具和资源。涵盖模型训练、部署、优化、服务、安全、搜索和代码AI等方面。该项目为开发者提供了构建和管理大规模语言模型应用的重要参考。

awesome-mlops - 机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践

AI在生产中GithubMLOps女性数据科学节开源项目机器学习操作特征存储

awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践，覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士，都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

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此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

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该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

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Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

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