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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

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

Dflux - 整合数据科学工具实现快速分析洞察

AI工具Dflux数据分析数据工程数据科学平台机器学习

Dflux整合了数据连接、工程处理、模型开发和可视化分析等功能于一体的数据科学平台。它提供端到端的数据处理和智能分析解决方案，支持无代码机器学习，适合各类用户高效进行数据分析和洞察挖掘。平台还具备交互式仪表板和自动化决策功能，有助于企业实现客户留存和业务增长。

openfl - 开源联邦学习框架助力隐私保护数据协作

GithubOpenFLPython框架开源项目数据隐私机器学习联邦学习

OpenFL是一个开源的Python联邦学习框架,支持多种工作流程和深度学习框架。它专为数据科学家设计,提供灵活可扩展的实验环境,适用于医疗影像等敏感数据场景。该框架由Linux基金会托管,提供多种联邦聚合算法,并欢迎社区贡献。

distributed-ml-patterns - 构建并优化分布式机器学习系统的方法

Argo WorkflowsDistributed Machine Learning PatternsGithubKubeflowKubernetes分布式机器学习开源项目

《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面，以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书，读者将掌握关键概念与实际案例，并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。

mlr3 - 现代化的R语言机器学习框架

GithubR语言mlr3开源项目数据分析机器学习模型训练

mlr3是一个现代化的R语言机器学习框架，专注于高效和面向对象的设计。它提供构建机器学习模型的基本组件，支持分类、回归等任务，并具有良好的可扩展性。该框架利用R6类和data.table实现清晰的面向对象设计和快速数据处理。mlr3提供交叉验证等重采样方法和丰富的性能评估指标。作为mlr的继任者，mlr3克服了前身的局限性，为研究人员和数据科学家提供更灵活、更易维护的机器学习工具。

MetisFL - 强大、高效、安全的联邦学习开源框架

BazelDockerGithubMetisFL开源框架开源项目联邦学习

MetisFL是一个基于C++和Python3的开源联邦学习框架，注重可扩展性、效率和安全性。该框架提供完整的联邦学习工作流程，支持多种操作系统，并支持Docker容器部署。MetisFL主要应用于需要保护数据隐私的分布式机器学习场景，为研究人员和开发者提供实用工具。

cml - 专注MLOps的开源持续集成工具

CI/CDCMLGitHub ActionsGitLabGithubMLOps开源项目

CML是一款专注MLOps的开源命令行工具,用于机器学习项目的持续集成和交付。它能自动化配置环境、训练评估模型、比较实验结果和监控数据变化。CML可在每次代码提交时自动执行工作流程,生成可视化报告。该工具采用GitFlow工作模式,无需额外服务即可搭建完整的机器学习平台。

ManimML - 机器学习概念动画可视化工具

GithubManimML动画可视化开源项目机器学习神经网络

ManimML是基于Manim社区库开发的开源项目,旨在为机器学习概念提供动画和可视化。该工具提供了丰富的基础可视化组件,可以轻松创建复杂机器学习概念的视频演示。ManimML支持可视化前馈神经网络、卷积神经网络、最大池化和激活函数等,并能生成前向传播动画。通过提供高级抽象,ManimML让用户能专注于内容解释而非编程细节,是机器学习教育和交流的实用工具。

traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习

TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

typedb-ml - 提高TypeDB数据处理的图算法和机器学习工具

GithubGraph Neural NetworksNetworkXPyTorch GeometricTypeDBTypeDB-ML开源项目

TypeDB-ML 提供了一套实现图算法和机器学习的工具，兼容 NetworkX 和 PyTorch Geometric，可以对 TypeDB 数据进行查询、构建和处理，支持图神经网络的构建和预测。用户可以轻松安装这些工具，并可通过 TypeDB-ML Discord 频道或 Vaticle 讨论论坛获取更多支持和最新资讯。

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