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基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台

TFXTensorFlow机器学习平台GoogleApache AirflowGithub开源项目

TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台，提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排，组件和编排系统都可扩展，支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。TFX适用于Python 3.9至3.10，兼容多种主要依赖库。

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介绍相关项目
flink-ml - Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库
APIApache FlinkFlink MLGithub开源项目机器学习流处理
Flink ML是Apache Flink旗下的开源机器学习库，旨在简化ML流水线的构建过程。它提供标准化的机器学习API和基础设施，支持算法实现、训练和推理流水线的构建。该库提供Python和Java接口，具备快速入门指南、项目构建工具和性能基准测试功能。Flink ML作为社区驱动的项目，欢迎开发者参与贡献。
community - Kubeflow社区 机器学习平台的开源协作中心
GithubKubeflow开源社区开源项目机器学习平台行为准则贡献指南
Kubeflow社区为机器学习平台提供开放、包容的协作环境。该社区鼓励各界人士参与讨论、会议和项目贡献，并遵循行为准则以确保公平参与。社区成员可通过提出创意和修复问题来推动项目发展。此外，社区制定了品牌使用指南，规范Kubeflow商标应用。社区仓库中的设计提案和流程文档为Kubeflow的持续演进提供了方向。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型，并具有丰富的层和辅助函数，方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集，是数据科学和机器学习项目的理想工具。
decision-forests - 支持TensorFlow的多功能决策森林模型库
GithubTensorFlow Decision ForestsYggdrasil Decision Forests开源项目机器学习梯度提升树随机森林
TensorFlow Decision Forests (TF-DF) 是一款用于在 TensorFlow 中训练、运行和解释决策森林模型（包括随机森林和梯度增强树）的库，支持分类、回归和排序。TF-DF 由 Yggdrasil Decision Forests (YDF) 支持，兼容C++、JavaScript、CLI和Go语言，适用于Linux和Mac环境。借助简洁的API和丰富的文档资源，用户能够轻松构建强大且易解释的机器学习模型。
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。
mcfly - 简化时间序列深度学习的开源框架
GithubTensorflowmcfly回归分析开源项目时间序列分类深度学习
mcfly是一个开源的深度学习框架，专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据，无需计算信号特征或专业领域知识，在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建，支持Python 3.10和3.11，并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力，欢迎社区贡献。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图，兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问，并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库，开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源，消除环境设置和管理难题，支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型，实现高效的跨平台AI工作流。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
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