mleap

快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包

MLeap Spark Scikit-learn 机器学习数据管道性能 Github 开源项目

MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库，支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式，数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境，将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式（如JSON、Protobuf），并与现有技术高度集成，提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。

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介绍相关项目

mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程理论实践并重

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mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目

Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

Machine Learning at Scale - 提升工程师大规模机器学习实战能力

AI工具GoogleYouTube广告系统transformer模型大规模ML系统机器学习工程师

Machine Learning at Scale专注提升工程师机器学习能力。创始人Ludo是谷歌机器学习工程师，拥有丰富的大规模系统经验。网站提供高质量实践见解，涵盖海量数据处理、transformer模型和广告系统优化等领域。每周更新内容，助力工程师掌握前沿技术，增强职业竞争力。

awesome-production-machine-learning - 机器学习生产部署、监控和安全保护的工具列表

Github开源项目数据版本控制机器学习模型解释生产环境部署隐私保护

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。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目

该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

kserve - 跨平台机器学习模型服务，提供高效扩展性强的推理功能

GithubKServeKubernetes开源项目机学习模型部署模型推理平台高可扩展性

KServe 提供 Kubernetes 自定义资源定义，支持多种机器学习框架，使用标准化推理协议进行预测和生成模型服务。它简化了自动扩展、网络配置和健康检查的复杂性，支持 GPU 自动扩展、零容量和金丝雀部署等高级功能，适用于生产级的机器学习服务，涵盖预处理、后处理和可解释性。更多信息请访问官网。

LightAutoML - 自动化创建二分类、多分类和回归模型解决方案

GithubLightAutoML分类开源项目机器学习模型创建自动机器学习

LightAutoML是一款自动化机器学习框架，专注于二分类、多分类和回归任务的模型创建。框架支持独立样本数据集处理，并运用AutoWoE库生成可解释模型。目前正在开发多表数据集和序列处理功能，还提供了GPU和Spark管道以提升计算效率。LightAutoML配有详细的文档和丰富的示例教程，适合多种机器学习需求，简化自动化模型开发。

mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包

GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典

mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包，支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源，mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法，适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。

mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库

Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习

mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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