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mleap

快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包

MLeapSparkScikit-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
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台，旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能，支持快速实验和组件复用，便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK，开发者可创建可重用、可扩展的ML管道，提高ML项目的效率和可管理性。
sqlflow - 机器学习与SQL编程的先进集成
GithubKubernetesSQLFlowTensorFlowXGBoost开源项目机器学习热门
SQLFlow 是一款编译器，它将SQL程序编译成在Kubernetes上运行的工作流，支持包括机器学习训练、预测、模型评估等在内的AI作业。此平台支持MySQL、TiDB、Hive等多种数据库系统，以及TensorFlow、Keras、XGBoost等机器学习工具包。SQLFlow 致力于通过SQL增强机器学习模型开发，让拥有SQL技能的工程师也能轻松开发高级机器学习应用。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。
mlr - R语言的综合机器学习工具包
GithubR语言mlr开源项目数据分析机器学习算法
mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架，为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择，并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发，mlr仍是一个成熟稳定的工具包，适用于多种数据分析场景。
seldon-core - Kubernetes上的机器学习模型部署与管理平台
GithubKubernetesSeldon Core开源项目微服务机器学习模型部署
Seldon Core是专为Kubernetes环境设计的机器学习模型部署平台。支持主流框架,提供REST/GRPC接口,可扩展至数千模型。内置监控、日志、解释器、异常检测等功能,支持A/B测试和金丝雀发布。简化模型从开发到生产流程,适合企业级机器学习部署需求。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现，涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者，有助于读者深入理解机器学习系统，提升实际应用和开发能力。
machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架
GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程，涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务，方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例，包括Web和桌面应用，扩展了机器学习的实际应用场景。
cml - 专注MLOps的开源持续集成工具
CI/CDCMLGitHub ActionsGitLabGithubMLOps开源项目
CML是一款专注MLOps的开源命令行工具,用于机器学习项目的持续集成和交付。它能自动化配置环境、训练评估模型、比较实验结果和监控数据变化。CML可在每次代码提交时自动执行工作流程,生成可视化报告。该工具采用GitFlow工作模式,无需额外服务即可搭建完整的机器学习平台。
dmls-book - 全面设计可靠且适应性强的机器学习系统
Chip HuyenGithubMLOps开源项目机器学习系统生产环境设计
本书介绍了设计可靠、可扩展和易维护的机器学习系统的全面方法。内容涵盖数据工程、指标选择、模型部署、监控和自动化流程，同时探讨了负责任AI的重要性。适合工程师、数据科学家和技术领导者阅读，帮助他们在实际问题中应用机器学习技术。
lmdeploy - 优化LLM推理的量化和部署工具
GithubLMDeploy多模态模型开源项目推理部署量化
LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包，专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务，显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务，兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎，支持多种LLMs和VLMs模型，降低开发者的技术门槛。
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