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deeplake

面向 AI 的数据库，由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持

Deep LakeAI数据库数据版本控制向量存储深度学习Github开源项目

Deep Lake是一个为深度学习设计的AI数据库，提供多云和本地数据存储方案，支持动态数据类型如嵌入向量、音频、视频等。它通过即时可视化、高级查询和向量搜索功能，以及与LangChain、Weights & Biases等工具的无缝整合，优化了企业级LLM产品的部署和数据管理。该平台适用于各种规模的数据，支持无服务器架构。

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介绍相关项目
vector-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用
AIGithub向量搜索嵌入开源项目数据库机器学习
该项目深入探讨人工智能长期记忆技术中的向量搜索和数据库应用。课程内容涵盖向量搜索的理论基础和实际实现，包括文本和图像嵌入、低维向量搜索、降维技术、近似最近邻搜索、聚类和量化等关键主题。由Pinecone创始人Edo Liberty和FAISS主要开发者Matthijs Douze等行业专家主讲，为学习者提供全面而专业的向量搜索知识。
spiceai - 便携式运行时实现多源数据统一SQL查询与加速
GithubSQL接口Spice.ai开源项目数据加速数据查询数据连接器
Spice是一个便携式运行时，通过统一SQL接口实现数据库、数据仓库和数据湖的数据物化、加速和查询。它充当优化的数据库CDN，高效传输数据至应用程序、机器学习模型和AI后端。Spice使用Rust开发，集成Apache DataFusion和Arrow等技术，提供多种数据连接器和加速器，支持从边缘到云端的广泛部署。
data-centric-AI - 数据工程革新人工智能的新兴领域
AI系统Data-centric AIGithub开源项目数据工程数据质量机器学习
Data-centric AI是一个新兴领域，注重通过改善数据质量和数量来提升AI系统性能。这个项目整理了Data-centric AI的全面资源，包含论文、代码和教程等。内容涵盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护三大方面，为研究人员和开发者提供了深入了解和应用Data-centric AI概念与技术的宝贵参考。
reductstore - 专为大容量非结构化数据设计的高性能时序数据库
GithubReductStoreblob数据开源项目时序数据库边缘计算高性能
ReductStore是一款高性能时序数据库，专门用于存储和管理大量非结构化数据。它具有出色的写入和实时查询性能，支持数据批处理，适用于边缘计算、计算机视觉和物联网等应用场景。该数据库提供HTTP(S) API、实时FIFO存储桶配额和数据标记功能，并支持多种编程语言的客户端SDK，有效简化了开发流程。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
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。
FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具
FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目
FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调，特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景，并提供便捷的少样本学习工具。此外，FlagAI支持简洁的并行训练实现，有助于提高开发效率。
DeepLIIF - 深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析
DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割
DeepLIIF是一个开源深度学习框架，用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集，DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像，同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台，支持多种输入格式，并集成MLOps流程，为病理学研究和临床应用提供支持。
feathr - 企业级统一数据和AI工程开源平台
AI模型FeathrGithub开源项目数据处理特征工程平台
Feathr是LinkedIn开源的数据和AI工程平台，经过多年生产环境验证。该平台支持数据转换的定义、注册和共享，尤其适合AI建模场景。Feathr采用原生云集成和可扩展架构，提供丰富的转换API，能够处理大规模数据，并在离线批处理、流处理和在线环境中保持统一的数据转换接口。
airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理
Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。
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