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机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践

MLOps 机器学习操作女性数据科学节 AI在生产中特征存储 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集

Colab notebooksGitHub仓库GithubML实验开源项目点击率特征集

该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记，涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目，如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文，这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容，包括热门代码仓库和高引用的学术论文，便于用户快速进行实验和探索最新技术。

awesome-apache-airflow - Apache Airflow资源大全工作流管理平台指南

Apache AirflowGithub工作流管理开源软件开源项目数据管道调度系统

本项目汇集了Apache Airflow的综合资源，包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务，为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新，致力于成为Airflow社区的权威参考。

awesome-french-devops - 法语DevOps资源汇总全面提升技能

CI/CDDevOpsGithub云计算容器化开源项目自动化

这是一个面向法语用户的全面DevOps资源集合,包括教程、工具、博客、书籍、社区和多媒体内容。汇集了丰富的学习材料和实用工具,帮助开发者和运维人员掌握DevOps技能,适合各层次人群学习和实践DevOps文化与方法。

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。

awesome-nlp - 一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料

GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。

my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库从理论到实践的精选集合

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。

awesome-project - 精选项目开发链接库提升效率的开发者资源清单

GitHubGithubMIT许可证awesome project开源项目链接列表项目开发

Awesome-project是一个综合性项目开发资源库，收录了大量高质量开发链接。该库包含丰富的学习材料和开发工具，全面覆盖项目开发各个阶段。开发者可以通过LINKS.md文件轻松访问这些资源，有效提升开发技能和工作效率。项目遵循MIT许可证，鼓励社区贡献，为开源开发提供了宝贵参考。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台

GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。

ml_hacks - 机器学习实践与教程资源集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习算法聚类

ml_hacks项目是一个机器学习资源库，收录了多种算法实现和教程。内容涵盖参数调优、集成学习、异常检测等实践示例，以及机器学习入门、数据分析等基础教程。项目还包括核方法、类别不平衡等专题研究，并提供深度学习和PyTorch相关材料，适合不同水平的学习者参考。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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