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Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库

Flink ML 机器学习 API 流处理 Apache Flink Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理

GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署

MLRun是一个开源MLOps平台，集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境，简化了机器学习应用的构建和管理流程，缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作，提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案，包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理，简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段，MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。

BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展

BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目

BigDL提供多种库，用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca，加速TensorFlow和PyTorch的Nano，深度学习的DLlib，时间序列分析的Chronos，推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端，实现高效分布式数据处理和深度学习开发。

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

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。

TransmogrifAI - 自动化机器学习工作流

Apache SparkAutoMLGithubSalesforceScalaTransmogrifAI开源项目

TransmogrifAI是一个基于Apache Spark的自动化机器学习库，使用Scala编写，旨在提高开发效率。它提供类型安全、模块化和可重用的API，使用户能快速构建生产级机器学习应用，无需深厚的机器学习知识。该库显著减少模型调优时间，同时实现高精度。

mljar-supervised - 开源自动机器学习框架简化表格数据建模

AutoMLGithubMLJAR开源项目数据分析机器学习模型训练

mljar-supervised是一个专门用于表格数据的开源自动机器学习框架。它可自动完成数据预处理、模型构建和超参数调优,生成详细的Markdown报告解释每个模型。该框架提供多种工作模式,包括数据解释、生产部署、竞赛优化等。支持多种算法并具备模型集成功能,能有效简化数据科学工作流程,帮助用户快速构建高质量机器学习模型。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

sqlflow - 机器学习与SQL编程的先进集成

GithubKubernetesSQLFlowTensorFlowXGBoost开源项目机器学习热门

SQLFlow 是一款编译器，它将SQL程序编译成在Kubernetes上运行的工作流，支持包括机器学习训练、预测、模型评估等在内的AI作业。此平台支持MySQL、TiDB、Hive等多种数据库系统，以及TensorFlow、Keras、XGBoost等机器学习工具包。SQLFlow 致力于通过SQL增强机器学习模型开发，让拥有SQL技能的工程师也能轻松开发高级机器学习应用。

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