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

ZenML MLOps 数据科学机器学习云基础设施 Github 开源项目

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。

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介绍知识库相关项目

zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合

GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例

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。

zeno - 通用机器学习模型评估与分析工具

GithubPython APIZeno交互式框架开源项目数据可视化机器学习评估

Zeno是一款开源的机器学习模型评估工具，集成Python API和交互式界面，支持多种数据类型和任务。通过模块化视图，Zeno可用于图像分类、音频转录、图像生成等领域的模型分析。该工具提供命令行和Jupyter Notebook两种使用方式，方便研究人员和开发者进行模型性能评估和优化。

mlstacks - 简化MLOps基础设施部署的开源工具

GithubMLOpsMLStacksTerraformZenML基础设施部署开源项目

MLStacks是一个开源Python工具，通过Terraform实现快速部署MLOps基础设施。虽然主要设计用于ZenML，但也兼容其他MLOps工具和平台。用户只需编写YAML规范文件并使用CLI部署，MLStacks即可自动完成剩余工作。目前支持在AWS、GCP和本地K3D上部署模块化MLOps堆栈。该工具旨在简化部署流程，方便用户评估不同MLOps工具组合。

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。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展

GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展

OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。

mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理

GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署

MLRun是一个开源MLOps平台，集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境，简化了机器学习应用的构建和管理流程，缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作，提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案，包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理，简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段，MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。

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-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

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。

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