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fondant

旨在协同构建和共享数据集的开源数据框架

Fondant数据处理数据集构建共享操作数据框架Github开源项目

Fondant是一个开源数据框架，旨在协同构建和共享数据集。它允许用户无需移动源数据即可进行数据初始化、处理和加载，支持可插拔的工作流、自定义组件以及版本追踪与数据浏览。Fondant适用于跨云端环境（如Google Cloud的Vertex和AWS的Sagemaker），使数据处理简单、可扩展，是生产环境中处理和共享数据集的理想选择。

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covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架
CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究
Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库，用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码，用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理，实现无服务器化，并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境，为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。
WeDataSphere - 综合开源大数据开发和管理平台
GithubWeDataSphere大数据平台开源组件开源项目数据应用开发计算中间件
WeDataSphere是一个综合性开源大数据平台，提供从数据处理到应用开发的全套解决方案。它整合了多个开源组件，支持跨引擎协作和统一管理，满足企业在数据分析、质量控制和机器学习等方面的需求，同时保证高级别的安全性和多租户隔离。
Dflux - 整合数据科学工具 实现快速分析洞察
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Dflux整合了数据连接、工程处理、模型开发和可视化分析等功能于一体的数据科学平台。它提供端到端的数据处理和智能分析解决方案，支持无代码机器学习，适合各类用户高效进行数据分析和洞察挖掘。平台还具备交互式仪表板和自动化决策功能，有助于企业实现客户留存和业务增长。
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Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理
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datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台
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DataHub是一款开源数据目录平台,为现代数据栈提供全面的元数据管理。它支持数据发现、治理、血缘分析,集成多种数据源,并具备实时更新能力。DataHub采用灵活的元数据模型,支持GraphQL API,易于扩展和集成。通过提升数据资产的可见性和可用性,DataHub为数据团队创造价值。
h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台
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H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。
RAGFoundry - 开源框架增强大语言模型检索能力
GithubRAG Foundry大语言模型开源项目数据集创建检索增强生成模型微调
RAG Foundry是一个开源框架,通过RAG增强数据集微调模型来提升大语言模型的外部信息检索能力。该框架包含数据集创建、模型训练、推理和评估四个模块,支持快速原型设计和RAG实验。其模块化设计和可定制工作流程,有助于研究人员和开发者高效改进LLM的检索增强生成能力。
hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台
GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储
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。
databend - 高性能云数据仓库，基于 Rust 构建，适合大规模数据分析与人工智能
AI分析DatabendGithub云数据仓库开源项目性能基准测试数据格式热门
Databend 是一个开源、高性能的云数据仓库，使用 Rust 构建，专为复杂的数据分析设计。它整合了 AWS S3、Azure Blob 等服务，支持 ACID 事务、版本控制和无模式的数据存储，确保数据完整性与灵活性。Databend 支持多种数据格式，如 JSON、CSV、Parquet 等，提供高速查询执行与数据摄入，是成本效益高的 Snowflake 替代方案。此外，Databend 的 AI 功能支持高级分析，提供社区驱动的用户友好体验，适合企业和开发者快速部署和使用。
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