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深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks

OpenVINOJupyter Notebooks深度学习推理API优化PythonGithub开源项目

本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks，用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识，并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行，包括本地、云端和Docker容器，提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答，全面辅助开发者使用OpenVINO™。

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介绍相关项目
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成，支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块，开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能，实现高效的大规模AI训练和服务部署。
elasticsearch-labs - 收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源，用于测试Elastic平台的各种功能
AI/MLElasticsearchGithubPython笔记本向量数据库开源项目搜索引擎
该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源，用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目，可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库，支持混合和语义搜索，并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能，例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成，为AI/ML驱动的应用提供基础，探索更多高级搜索体验。
openinference - 开放式AI应用程序追踪标准和工具集
AI应用GithubOpenInferenceOpenTelemetry开源规范开源项目插件
OpenInference是一套用于AI应用程序追踪的开放标准和工具集,与OpenTelemetry相辅相成。它能深入洞察LLM调用过程及其应用环境,包括向量存储检索和外部工具的使用情况。该项目提供了技术规范和多语言支持的机器学习SDK与框架检测库,可无缝对接各类OpenTelemetry兼容后端。OpenInference致力于为AI应用提供全方位的可观测性方案。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码，涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript（特别是D3.js），展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化，适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分，指导如何改进数据可视化，以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接，供进一步学习。
TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程
GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。
ipex-llm-tutorial - 英特尔XPU上的低位大语言模型库教程
GithubIPEX-LLMIntelLLM应用开发开源项目教程
IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发，包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者，帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。
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