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marquez

数据生态系统元数据的收集、聚合和可视化

Marquez是一个开源元数据服务项目,专注于数据生态系统的元数据处理。该项目提供数据集消费和生产的溯源、作业运行时间和数据集访问频率的可视化,以及数据集生命周期的集中管理。作为LF AI & Data Foundation的毕业项目,Marquez集成了OpenLineage,简化了数据集、作业和运行元数据的收集与查看过程,有助于探索数据依赖关系并优化元数据管理。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理
Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架,为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源,如 Facebook、WhatsApp 等社交平台,并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流,简化数据摄取流程,并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件,实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程,还缩短了开发周期,同时增强了基础设施和应用的稳定性。
argilla - AI数据集管理与优化工具
AI工程师ArgillaGithub开源项目数据质量数据集模型优化
Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具,旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈,帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持,用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成,用户可以轻松部署和使用Argilla,提高AI项目的整体效率和质量。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
GithubMetaflowNetflix人工智能开源项目数据科学热门生产部署
Metaflow是一个用户友好的库,专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计,最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署,并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目,从传统统计到最先进的深度学习,Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台
GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包
MLflow 是一个轻量级平台,帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署,并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry,助力全面管理机器学习生命周期。
parca - 开源连续剖析工具 优化性能降低成本
GithubParcaeBPF开源项目性能优化资源监控连续性能分析
Parca是一款开源连续剖析工具,用于分析CPU和内存使用情况。它利用eBPF技术自动发现目标,支持多种编程语言,并采用开放标准。通过优化存储和查询,Parca能有效聚合和比较剖析数据,助力节省基础设施成本、提升系统性能和可靠性。其直观的Web界面便于分析和可视化剖析数据。
superset - 现代化企业级数据可视化和探索平台
GithubSuperset商业智能开源软件开源项目数据分析数据可视化
Superset是一个现代化的企业级数据探索和可视化平台。它提供无代码图表构建界面、SQL编辑器、轻量级语义层和广泛的数据库支持。平台具备丰富的可视化类型、可配置缓存、可扩展安全角色和身份验证,以及用于定制的API。其云原生架构支持大规模部署,可作为替代或增强专有商业智能工具的选择。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
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。
data-on-eks - 在Amazon EKS上构建和优化数据和AI/ML平台的综合资源
AI/MLAmazon EKSGithub分布式数据库开源项目数据分析流媒体平台
Data on EKS是一个开源项目,提供全面的Terraform蓝图和最佳实践,帮助在Amazon EKS上扩展和优化数据与AI/ML工作负载。通过AWS Trainium、AWS Inferentia和NVIDIA GPUs等资源,用户可以部署多种解决方案,例如Apache Spark和TensorFlow。访问Data on EKS网站,了解如何创建强大集群,并探索AI/ML平台、数据分析和流处理工具的使用指南,有效管理数据工作负载。
awesome-data-catalogs - 数据目录和可观测性平台列表
AmundsenDataHubGithub开源项目数据发现数据目录数据管理
该项目收集了一系列精心挑选的数据目录和监控平台,帮助企业高效发现、管理和观察数据。通过综合列表,用户可以比较开源和专有工具的不同功能,如数据溯源、数据质量保障和数据协作,满足多样化的数据管理需求。
datavines - 多功能数据质量管理平台
DatavinesGithub多种执行模式开源项目插件设计数据目录数据质量
Datavines是一个开源的数据质量管理平台,提供数据目录、质量检查和数据剖析功能。它支持27种内置检查规则,4种检查类型,并采用插件化设计以扩展数据源和执行引擎。Datavines支持多种数据源,包括MySQL、Impala、StarRocks、Doris等,能满足不同企业的数据管理需求。该平台易于部署,支持高可用性,是企业DataOps的重要工具。
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