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机器学习操作(MLOps)资源与最佳实践

awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作(MLOps)资源与最佳实践,覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士,都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

awesome-resources - 综合性开源技术资源库
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术教程编程学习
这是一个由开发者社区维护的开源技术资源库,涵盖了广泛的编程语言、框架和工具。包含Android、Angular、AWS、区块链、机器学习等多个技术领域,提供教程、文档、视频课程等多样化的学习资料。开发者可以在此找到感兴趣的主题,获取高质量的技术学习资源。
awesome-ai-residency - 全球AI研究居留计划和实习项目一览
AI ResidencyGithub人工智能实习项目开源项目机器学习研究机会
该项目全面汇总了全球知名科技公司和研究机构的AI研究居留计划、实习项目和训练营信息。内容涵盖Google、Facebook、Microsoft等公司的AI居留项目,以及长期实习机会。同时收录相关文章、博客和讨论,为AI研究人才提供丰富资源。项目定期更新,实时跟踪AI研究机会,是AI领域求职和深造的权威参考。
Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展
Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目
该页面汇总了联邦学习领域的重要资源,包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用,以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面,用户可以追踪最新的联邦学习论文更新,并有机会参与讨论和贡献资源。
awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库
Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理
该资源库汇集了数据工程领域的开源项目,覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具,Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统,以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。
applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储
通过精选的论文、文章和博客,学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理,以及所取得的商业成果,以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。
awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNLPStanford开源项目
本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识,适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229,还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域,这里都能找到相关资源。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导,支持本地及云集群环境配置,适合求知欲强的技术人员和研究者。
mlops-zoomcamp - MLOps实践指南,机器学习服务的端到端生产化
GithubMLOps实验跟踪工作流编排开源项目机器学习模型部署
MLOps Zoomcamp课程聚焦机器学习服务的生产化实践,涵盖实验跟踪、ML流水线、模型部署、监控和最佳实践等关键环节。课程面向数据科学家、ML工程师及相关从业者,通过理论讲解和实践项目,帮助学员掌握将ML模型从实验环境转化为生产系统的全流程技能。内容涉及MLflow、Mage、Flask等工具的应用,以及CI/CD和基础设施即代码等现代软件开发实践。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
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