hopsworks

基于Python的机器学习特征库和MLOps平台

Hopsworks ML平台特征存储 MLOps 云服务 Github 开源项目

Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。

polyaxon - 深度学习应用的全面管理平台

GithubPolyaxon分布式训练开源项目机器学习深度学习超参数调优

Polyaxon是一个旨在提升深度学习应用开发效率的平台，提供构建、训练和监控大规模深度学习应用的解决方案。兼容主流深度学习框架如Tensorflow、MXNet和Caffe等，并支持在数据中心、云提供商或由Polyaxon托管的环境中部署。Polyaxon通过智能容器和节点管理，使GPU服务器成为团队或组织的共享资源，提升工作效率。平台还提供详细的安装和快速入门指南，支持分布式训练和超参数优化等功能。

starwhale - 一体化机器学习运维平台加速AI模型开发流程

GithubLLMOpsMLOpsStarwhale开源项目机器学习运营模型开发

Starwhale是一个开源的MLOps/LLMOps平台，致力于优化机器学习运维流程。平台提供模型、运行时和数据集的统一管理，支持模型评估、在线演示和大语言模型微调等功能。Starwhale支持独立版、服务器版和云端版部署，适应不同应用场景。其开放架构允许开发者自定义MLOps功能，为AI团队打造高效、标准化的开发环境。

machine-learning - Ocademy开源AI学习平台覆盖Python到MLOps全方位课程

AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习

Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。

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。

AI-Horde - 企业和公共ML-Ops AI模型的分布式计算平台

AI HordeGithubML-Ops中文分析企业级解决方案公共版本开源项目

AI Horde是一个支持图像和文本生成的企业级ML-Ops众包、分布式推理平台，可无限扩展并实现计算资源的无缝接入与退出。公共版本允许无强GPU家庭用户或企业借助社区资源运用稳定扩散或大型语言模型。企业用户亦可在内部网络中私密部署与扩展，实现快速上线。

overwatch - Databricks平台的数据洞察与治理工具

DatabricksGithubOverwatchSparktelemetry开源项目数据分析

Overwatch是Databricks Labs开发的开源项目，专为Databricks统一分析平台设计。通过整合Spark和Databricks平台的遥测数据，Overwatch提供关键洞察，实现平台治理和智能分析。它帮助用户深入了解Databricks部署情况，提升运营效率和决策能力。作为一个用于探索和优化数据基础设施的工具，Overwatch为Databricks用户提供了宝贵的支持。

wandb - 专注于机器学习流程优化的工具

GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练

Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。

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。

zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合

GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例

ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。

mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包

GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道

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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