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feast

旨在为机器学习平台团队提供可靠的特征管理工具的开源的特征存储系统

Feast是一个开源的特征存储系统,旨在为机器学习平台团队提供可靠的特征管理工具。它通过管理离线存储和低延迟的在线存储,确保特征在训练和服务中的一致性,避免数据泄漏。Feast提供了一个单一的数据访问层,将特征存储与特征检索分离,使模型在不同数据基础设施之间保持可移植性。用户可以通过详细的文档和指南,轻松上手并运行Feast。

feathr - 企业级统一数据和AI工程开源平台
AI模型FeathrGithub开源项目数据处理特征工程平台
Feathr是LinkedIn开源的数据和AI工程平台,经过多年生产环境验证。该平台支持数据转换的定义、注册和共享,尤其适合AI建模场景。Feathr采用原生云集成和可扩展架构,提供丰富的转换API,能够处理大规模数据,并在离线批处理、流处理和在线环境中保持统一的数据转换接口。
featureform - 使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征的虚拟特征库
FeatureformGithub开源开源项目数据科学机器学习特征存储
Featureform 是一个虚拟特征库,使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征。它通过协调现有基础设施,将变换、特征、标签和训练集标准化,促进团队协作和资源共享。Featureform 支持从个人数据科学家到大型企业团队的多种应用场景,并提供内置合规支持,包括角色访问控制和审计日志。该开源项目兼容现有数据基础设施,适用于本地和云端部署。
fondant - 旨在协同构建和共享数据集的开源数据框架
FondantGithub共享操作开源项目数据处理数据框架数据集构建
Fondant是一个开源数据框架,旨在协同构建和共享数据集。它允许用户无需移动源数据即可进行数据初始化、处理和加载,支持可插拔的工作流、自定义组件以及版本追踪与数据浏览。Fondant适用于跨云端环境(如Google Cloud的Vertex和AWS的Sagemaker),使数据处理简单、可扩展,是生产环境中处理和共享数据集的理想选择。
hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台
GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储
Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台,适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理,以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库,支持云环境和本地部署,并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。
Flyte - 灵活高效的数据和机器学习工作流编排解决方案
AI工具Flyte可扩展性工作流编排数据科学机器学习
Flyte是一个高度可扩展和灵活的工作流编排平台,可无缝整合数据、机器学习和分析工具链。它支持数据科学家和工程师轻松构建和管理生产级工作流,实现从本地开发到大规模部署的流畅过渡。Flyte提供强大的扩展性、数据血缘追踪和缓存机制,能处理从简单ETL到复杂机器学习训练等多样化工作流。该平台致力于简化工作流开发,使用户能专注于核心业务逻辑。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库,专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法,能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用,可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发,提供C++和Python接口,支持CPU和GPU计算,为高维向量处理提供了高效解决方案。
petastorm - 开源数据访问库,支持单机或分布式训练和评估深度学习模型,直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据
Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习
Petastorm是一个开源数据访问库,支持单机或分布式训练和评估深度学习模型,直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架,也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式,提供方便的API用于数据生成和读取,并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集,是构建高效机器学习管道的理想工具。
FedScale - 可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台
FedScaleGithub开源项目数据集模型评估联邦学习部署
FedScale是一个可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台,提供高级API用于实现FL算法,并在多种硬件和软件环境中进行大规模部署和评估。FedScale包括大规模的FL基准测试,涵盖图像分类、对象检测、语言建模和语音识别等任务,同时提供数据集真实模拟FL训练环境。用户可以通过简单的安装流程在Linux和MacOS上快速部署,并利用丰富的教程和数据集开展实验。
fleet - 开源平台助力IT和安全团队实现高效设备管理
FleetGithubIT安全osquery开源平台开源项目设备管理
Fleet作为开源平台,专为管理大规模计算机设备的IT和安全团队打造。该平台支持多种技术接口和云环境,提供漏洞报告、设备管理和监控等功能。Fleet的轻量级和模块化设计使其在安全和设备管理方面表现出色,能够与现有工具无缝集成,为企业提供灵活高效的解决方案。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器,支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署,简化了分布式计算和资源管理。
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