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Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库

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。

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。
FLAML - 高效的Python库,用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库,旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能,它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优,能处理大规模搜索空间和复杂约束,广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本,并提供详细文档和多种扩展选项,满足用户的不同需求。
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。
opennlp - Apache OpenNLP:优化您的自然语言处理任务的顶级工具
Apache OpenNLPGithubJava开源项目机器学习模型自然语言处理
Apache OpenNLP是一个用Java编写的机器学习工具包,用于自然语言处理,支持分词、句子分割、词性标注、命名实体识别、块解析、语法分析、共指解析和语言检测等任务。项目旨在提供成熟的NLP工具,并提供多语言预训练模型和注释资源。OpenNLP可以通过Java API或命令行使用,易于集成到如Apache Flink、Apache NiFi、Apache Spark等分布式处理管道中。
tfx - 基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台
Apache AirflowGithubGoogleTFXTensorFlow开源项目机器学习平台
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。
applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储
通过精选的论文、文章和博客,学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理,以及所取得的商业成果,以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
logging-flume - 分布式大规模日志收集与传输系统
Apache FlumeGithub分布式系统开源软件开源项目数据聚合日志收集
Apache Flume是一个专门用于大规模日志数据收集、聚合和传输的分布式系统。它采用基于流数据的架构,具有简单灵活、可靠高效的特点。Flume提供强大的容错能力和可调节的可靠性机制,支持集中管理和智能动态管理。其简单可扩展的数据模型支持在线分析应用。作为Apache软件基金会项目,Flume拥有完善的文档和活跃的社区支持。
AutoMLPipeline.jl - Julia机器学习管道构建和优化工具
AutoMLPipelineGithub开源项目机器学习特征工程管道优化集成学习
AutoMLPipeline工具包用简洁表达式构建复杂机器学习管道。它基于Julia宏编程实现符号化处理,便于优化回归和分类模型结构。主要特点包括符号化API、常用库封装、可扩展架构、元集成学习和特征选择。该工具简化了从数据预处理到模型训练的流程,支持多种算法组件。
djl - 简洁易用的Java深度学习框架,支持多引擎切换
Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架,提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能,用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务,支持从模型加载到训练和推理的全流程操作,简化深度学习模型的集成。
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