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sematic

开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线

Sematic是一个开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线。无论在本地计算机、云虚拟机还是Kubernetes集群上执行,Sematic都可以高效利用云资源。它具有易于上手、端到端可追溯性、本地与云一致性和高可重复性等特点,可在无需部署或额外基础设施的情况下开始使用,所有流水线步骤都可以在web仪表盘上监控和可视化,适用于优化不同计算资源。

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。
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
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
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。
awesome-semantic-search - 语义搜索与语义相似性全面资源
AIGithubNLPSemantic SearchSemantic SimilarityText Embedding开源项目
综合性语义搜索和相似性资源库,包含多领域的学术论文、工具和数据集,适用于搜索引擎优化和信息检索研究,不仅限于文本,还涵盖图像、语音等应用。
sagify - AWS SageMaker机器学习工作流管理简化工具
AWS SagemakerFastAPIGithubLLMSagify开源项目机器学习
Sagify提供简化的接口,帮助管理AWS SageMaker的机器学习工作流程,让用户专注于构建模型而不是基础设施。其模块化架构包括一个LLM Gateway模块,通过简单的API接口访问多种大语言模型。用户可以轻松部署如稳定扩散模型的大型模型,并使用生成的代码片段进行查询。该项目支持OpenAI和开源模型,并提供详细的安装和部署指南,适合希望简化机器学习流程的用户。
semantra - 智能语义搜索 深入挖掘文档核心内容
GithubSemantra命令行工具嵌入模型开源项目文档分析语义搜索
Semantra是一款开源的语义搜索工具,专注于本地文档内容分析。它支持处理文本和PDF文件,通过交互式Web界面提供精准的语义查询功能。Semantra采用多种嵌入模型,可根据需求进行定制,并确保数据隐私和安全。这一工具适用于各类专业人士,如记者、研究人员、学生和历史学家等,帮助他们在大量文档中快速定位关键信息,提升工作效率。
aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架
AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目
Aqueduct是一个开源MLOps框架,支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务,适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换,并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理,保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。
semantic-kernel - 集成大型语言模型到常规编程语言的SDK
AI插件GithubSDKSemantic Kernel大型语言模型开源项目微软热门
Semantic Kernel是一个开发者工具包,支持将大型语言模型(如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face)与C#、Python和Java等常规编程语言集成。它通过允许用户定义可自动由AI编排的插件,简化了AI功能的实现和部署过程。适用于企业,提高模块性和可观测性,同时增强安全性。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台,集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署,帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化,包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架,并与Jupyter Notebook无缝集成,适合团队协作和远程任务执行,提升AI工作流效率。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API,支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark,SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API,能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET,适用于各种数据库和云数据存储,助力构建智能系统。
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。
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