Logo
Project Icon

distributed-ml-patterns

构建并优化分布式机器学习系统的方法

Distributed Machine Learning Patterns分布式机器学习KubernetesKubeflowArgo WorkflowsGithub开源项目

《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面，以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书，读者将掌握关键概念与实际案例，并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。

访问官网访问官网GithubGithub
介绍相关项目
_Book_k8sInfra - 实用指南构建容器化基础架构
DockerGithubKubernetes基础设施容器开源项目自动化部署
本项目提供容器基础设施环境搭建指南,涵盖Kubernetes、Docker等核心组件。利用Vagrant自动部署测试环境,配套YAML文件和Shell脚本。适合开发运维人员学习现代容器技术,快速构建和管理容器化应用。重点介绍实践步骤,助力掌握容器化基础架构。内容涵盖理论知识和动手实践,循序渐进讲解关键概念和操作步骤。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。
pbdl-book - 将深度学习与物理模拟融合 革新数值计算方法
GithubPDE问题Physics-based Deep Learning开源项目数值方法深度学习物理模拟
Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。
Machine Learning at Scale - 提升工程师大规模机器学习实战能力
AI工具GoogleYouTube广告系统transformer模型大规模ML系统机器学习工程师
Machine Learning at Scale专注提升工程师机器学习能力。创始人Ludo是谷歌机器学习工程师，拥有丰富的大规模系统经验。网站提供高质量实践见解，涵盖海量数据处理、transformer模型和广告系统优化等领域。每周更新内容，助力工程师掌握前沿技术，增强职业竞争力。
pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合
Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析
该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成，支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块，开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能，实现高效的大规模AI训练和服务部署。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记
Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学
Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
tuning_playbook - 深度学习模型性能调优指南
Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优
该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

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。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号