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ZenML构建的生产级机器学习项目集合

ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。

mlx-swift-examples - MLX Swift机器学习示例程序与开发工具集
GithubMLX SwiftiOSmacOS开源项目机器学习示例程序
MLX Swift示例项目包含多个机器学习应用实例,涵盖MNIST训练器、LLM评估器等iOS和macOS跨平台程序,以及线性模型训练、LLM文本生成等命令行工具。项目还提供MLXLLM和MLXMNIST库作为Swift Package,便于开发者在自有项目中集成和使用MLX Swift框架进行机器学习开发。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程,用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算,课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证,构建实时无服务器机器学习系统。
examples - TensorFlow示例与教程,支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码,适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码,用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献,查看贡献指南了解详细信息。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
azureai-samples - Azure AI官方示例代码库 涵盖多领域实践资源
AI应用Azure AIGithub开发者资源开源项目示例代码
azureai-samples是一个开源代码仓库,汇集了Azure AI各领域的官方示例和实践指南。仓库涵盖AI Studio、AI Search、AI Assistant等多个方向,提供端到端样例和常用开发任务代码。开发者可在本地环境中尝试Azure AI场景,快速掌握相关技术。该项目支持社区贡献,为AI开发提供全面的学习资源。
examples - Pinecone向量数据库与AI应用示例
AIGithubGoogle ColabJupyter NotebookPinecone向量数据库开源项目
这个资源库包含Pinecone向量数据库及常见AI模式、工具和算法的示例应用和Jupyter Notebooks,供用户下载、学习和修改。资源库分为生产就绪示例和学习探索示例,并提供详细的入门指南和Google Colab的实验指导。欢迎反馈和贡献以改进该社区资源。
learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南
GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目
该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程,覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架,示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者,通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
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