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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

mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程理论实践并重

GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法

mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。

python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理

APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型

BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口，支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3，具备本地预测功能，该库简化了机器学习流程，便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景，使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。

label-studio-ml-backend - Label Studio ML Backend 增强数据标注自动化的开源工具

DockerGithubLabel Studio开源项目机器学习后端模型训练预测

Label Studio ML Backend是一个开源SDK,用于将机器学习代码转换为Web服务器。它可与Label Studio实例集成,实现数据标注自动化。支持文本分类、命名实体识别和对象检测等多种模型。具备预标注、交互式标注和模型训练功能。开发者能够自定义ML后端,实现特定的推理逻辑。这个SDK简化了机器学习模型与Label Studio的整合过程,有效提升了数据标注效率。

kafka - 开源分布式事件流平台

Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试

Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式，具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言，提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka，进行各类测试。该项目致力于社区建设，欢迎各方贡献。

sparkling-water - Apache Spark与H2O-3的机器学习集成框架

Apache SparkGithubH2O-3Sparkling Water开源项目数据集成机器学习

Sparkling Water是一个开源项目,将H2O-3机器学习引擎与Apache Spark集成。它提供了Spark和H2O数据结构间的转换工具,支持使用Spark数据作为H2O算法输入,并提供构建机器学习应用的基础模块。项目还包含PySparkling接口,支持从PySpark直接使用。Sparkling Water支持Spark Shell集成、Spark Submit应用、以及通过Maven包使用。它提供多种后端部署模式,适应不同使用场景。项目致力于简化大规模数据处理和机器学习任务的开发流程,在Spark环境中优化机器学习解决方案的开发和部署过程。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库

CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型

MLGB是一个Python库，集成了50多种CTR预测和推荐系统模型，兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API，方便快速调用复杂模型。通过代码优化，MLGB实现了高效性能，为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。

azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript

Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目

Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例，帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献，并遵循微软开源行为准则。

bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架

BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署

BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

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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。

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