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runhouse

灵活高效的Python机器学习远程部署框架

Runhouse云计算机器学习远程执行资源共享Github开源项目

Runhouse是一个Python机器学习开发框架，支持将函数和类快速部署到各种云计算基础设施。它实现了从笔记本电脑远程运行和调试代码，提供了灵活性和成本优化。该框架简化了从研究到生产的过程，支持跨集群、区域或云的复杂操作，并具备资源共享和版本控制功能。Runhouse适合在异构计算环境中执行Python的团队，能够提升机器学习开发的成熟度和效率。

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h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台
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H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。
UbiOps - AI模型部署与编排的简化解决方案
AI基础设施AI工具UbiOps云计算机器学习模型部署
UbiOps是一个AI模型部署和编排平台，专为简化AI和机器学习项目而设计。该平台使数据科学团队能够将AI工作负载快速转化为可靠的微服务，无需深厚的DevOps经验。支持LLM和计算机视觉等多种AI模型，提供自动扩展、混合云部署和工作流管理功能。UbiOps致力于优化AI产品的开发流程，同时提高计算资源利用效率，降低运营成本。
ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展
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hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库
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Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库，旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统，可通过pip或源码进行安装，并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
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ZenML是一个MLOps框架，帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线，并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能，支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
SwanLab - 开源AI实验跟踪工具 支持多框架集成及云端协作
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SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具，支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面，适用于个人研究和团队项目，能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
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Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
horovod - 分布式深度学习训练框架，支持TensorFlow, Keras, PyTorch和MXNet
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rerun - 多模态数据时间序列可视化SDK
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