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serverless-ml-course

无服务器机器学习课程，用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务

Serverless Machine LearningPythonHopsworksGitHubMLOpsGithub开源项目

此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算，课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证，构建实时无服务器机器学习系统。

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介绍相关项目
studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例
AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学
本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例，适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例，以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本，并通过GitHub分享项目，是成为AI/ML实践者的有用参考资源。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
ML-for-High-Schoolers - 面向高中生的机器学习和人工智能学习路径
GithubPython人工智能学习路径开源项目机器学习高中生学习
这个开源项目为高中生设计了一条机器学习和人工智能的学习路径。内容涵盖Python基础、机器学习算法和特定领域深入学习,无需复杂数学知识。通过推荐课程、实践项目和深入学习建议,学生可在短期内掌握相关技能。项目还提供AI领域前沿资讯,帮助学生全面了解这一领域。
practical-mlops-book - MLOps实践指南 从概念到生产部署
DevOpsGithubMLOpsedX云计算开源项目机器学习
该书全面阐述MLOps实践，包括基础概念和高级部署策略。探讨持续交付、AutoML、监控和日志等主题，并针对AWS、Azure、GCP等云平台给出实施方法。结合代码示例和案例研究，指导读者将机器学习模型部署到生产环境。
start-llms - 大语言模型线上课程
Github人工智能在线课程大型语言模型开源项目机器学习编程实践
start-llms项目全方位引导编程和机器学习初学者，通过免费的YouTube视频、深度在线课程及实操指导，探索大语言模型的核心技术。项目不仅资源全面，还定期刷新行业新闻与技术动态，助您踏上AI领域的前沿。
multi-model-server - 深度学习模型的部署工具
DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习
Multi Model Server是一个灵活的工具，用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像，可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6，提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例，以及Slack频道和社区支持，进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程，掌握云端实验技能
GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory
MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导，帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行，无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包，简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。
hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程
GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目
本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道，并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码，逐步掌握流程，即使硬件不足，也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。
相关项目
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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