awesome-mlops学习资料汇总 - 机器学习运维的工具和资源指南

Ray

awesome-mlops

awesome-mlops学习资料汇总 - 机器学习运维的工具和资源指南

机器学习运维(MLOps)作为一个新兴的技术领域,正在受到越来越多人的关注。本文将为大家介绍awesome-mlops项目,这是一个收集MLOps相关工具和资源的开源项目,旨在帮助开发者和工程师更好地进行机器学习的运维工作。

什么是awesome-mlops?

awesome-mlops是GitHub上的一个开源项目,由Kelvins维护。该项目收集了大量与MLOps相关的工具、框架和资源,涵盖了MLOps生命周期的各个方面。无论你是MLOps新手还是经验丰富的从业者,都可以在这里找到有价值的信息。

awesome-mlops GitHub仓库

MLOps工具分类

awesome-mlops项目将MLOps相关工具分为以下几大类:

  1. AutoML工具
  2. CI/CD工具
  3. 数据目录
  4. 数据处理
  5. 特征工程
  6. 超参数调优
  7. 机器学习平台
  8. 模型解释
  9. 模型服务
  10. 可视化分析与调试
  11. 工作流工具

让我们来看看每个类别下的一些代表性工具:

AutoML工具

  • AutoGluon: 用于图像、文本、表格等多模态数据的自动机器学习工具
  • H2O AutoML: 自动化机器学习工作流,包括模型训练和调优

CI/CD工具

  • ClearML: 用于简化机器学习工作流的CI/CD工具
  • MLflow: 开源的机器学习生命周期平台

数据目录

  • Amundsen: 数据发现和元数据引擎
  • DataHub: LinkedIn开源的元数据搜索和发现工具

数据处理

  • Airflow: 用于编排复杂计算工作流和数据处理管道的平台
  • Spark: 用于大规模数据处理的统一分析引擎

特征工程

  • Featuretools: 用于自动化特征工程的Python库
  • Feature Engine: 具有类似scikit-learn功能的特征工程包

超参数调优

  • Optuna: 用于自动化超参数搜索的开源框架
  • Ray Tune: 可扩展的超参数调优库

学习资源

除了工具收集,awesome-mlops项目还提供了丰富的学习资源,包括:

  • 相关文章
  • 书籍推荐
  • 会议与活动
  • 播客
  • 网站

这些资源可以帮助你深入了解MLOps的概念和最佳实践。

如何利用awesome-mlops

  1. 浏览工具列表,了解MLOps生态系统中的各类工具
  2. 根据自己的需求,选择合适的工具进行尝试
  3. 阅读推荐的学习资源,提升MLOps知识和技能
  4. 关注项目更新,及时了解新的工具和资源
  5. 参与项目贡献,分享你发现的优秀MLOps工具

总结

awesome-mlops项目为MLOps从业者提供了一个全面的工具和资源指南。无论你是想了解MLOps的基础知识,还是寻找解决特定问题的工具,都可以在这里找到有价值的信息。随着MLOps领域的不断发展,该项目也在持续更新,值得MLOps从业者长期关注。

开始你的MLOps之旅,就从探索awesome-mlops开始吧!

访问awesome-mlops GitHub仓库

MLOps工具生态系统

通过本文的介绍,相信大家对awesome-mlops项目有了初步的了解。MLOps是一个快速发展的领域,掌握相关工具和知识对于从事机器学习相关工作的人来说至关重要。希望这篇文章能够帮助你更好地利用awesome-mlops这个宝贵的资源,促进你的MLOps技能提升。让我们一起努力,推动MLOps的发展与应用!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

zenml

ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。

Project Cover

aqueduct

Aqueduct是一个开源MLOps框架,支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务,适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换,并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理,保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

Project Cover

awesome-mlops

awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作(MLOps)资源与最佳实践,覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士,都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

Project Cover

Made-With-ML

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导,支持本地及云集群环境配置,适合求知欲强的技术人员和研究者。

Project Cover

awesome-mlops

发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。

Project Cover

machinelearning-samples

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程,涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务,方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例,包括Web和桌面应用,扩展了机器学习的实际应用场景。

Project Cover

serverless-ml-course

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。

Project Cover

hopsworks

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。

Project Cover

clearml

ClearML是一个开源平台,集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署,帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化,包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架,并与Jupyter Notebook无缝集成,适合团队协作和远程任务执行,提升AI工作流效率。

最新项目
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。

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