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跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

ML.NET机器学习开源框架模型训练自定义模型Github开源项目

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。

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介绍相关项目
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。
catalyst - 高效跨平台C#自然语言处理库，支持预训练模型与灵活实体识别
CatalystGithubNLP库净标记实体识别开源项目预训练模型
Catalyst 是一个C#自然语言处理库，提供预训练模型、实体识别和高效的二进制序列化支持。兼容.NET Standard 2.0 并跨平台运行，支持Windows、Linux和macOS。具备精准的标记化处理和语言检测功能。其特点包括命名实体识别、词性标注、语言检测、词形还原和FastText嵌入训练。通过简单的NuGet包安装和流式模型存储，支持多线程并行文本处理，适合大规模文本分析需求。
machine-learning - Ocademy开源AI学习平台 覆盖Python到MLOps全方位课程
AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习
Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库，支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式，数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境，将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式（如JSON、Protobuf），并与现有技术高度集成，提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库
CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉
CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库，支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例，有助于推动AI研究和应用的发展。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。
openai-dotnet - OpenAI .NET库基于与Microsoft合作开发的OpenAPI规范
.NET 8APIAPI keyGithubNuGetOpenAI .NET开源项目
OpenAI .NET库基于与Microsoft合作开发的OpenAPI规范，为.NET应用程序提供便捷的OpenAI REST API访问。涵盖功能包括聊天补全、文本嵌入、图像生成和音频转录，支持同步和异步API调用。文档和代码示例齐全，方便开发者快速应用。
uno - 使用C#和XAML构建多平台原生应用的开源框架
C#GithubUno PlatformWebAssemblyXAML开源项目跨平台开发
Uno Platform作为开源框架，使开发者可用C#和Windows XAML构建跨平台应用。它支持移动、网页、桌面和嵌入式设备，涵盖Windows、iOS、Android、macOS和WebAssembly等平台。框架集成了Fluent、Material和Cupertino设计系统，实现了众多WinRT和WinUI API，确保WinUI应用在各平台上保持原生性能。
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。
seldon-core - Kubernetes上的机器学习模型部署与管理平台
GithubKubernetesSeldon Core开源项目微服务机器学习模型部署
Seldon Core是专为Kubernetes环境设计的机器学习模型部署平台。支持主流框架,提供REST/GRPC接口,可扩展至数千模型。内置监控、日志、解释器、异常检测等功能,支持A/B测试和金丝雀发布。简化模型从开发到生产流程,适合企业级机器学习部署需求。
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