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深度学习云计算资源和工具综合指南

云GPU深度学习MLOps模型部署免费计算资源Github开源项目

这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。

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介绍相关项目
deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程
Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉
deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。
Cloud-DevOps-Learning-Resources - 全面的DevOps和云计算开源学习资源 GCP Azure AWS Docker K8s
DevOpsDockerGithubK8s云计算开源项目考试准备
这是一个GitHub开源仓库，提供全面的DevOps和云计算学习资源。包含GCP、Azure、AWS、Docker和Kubernetes等热门技术的书籍、重要笔记以及考试和面试准备材料。作为云计算和DevOps爱好者的理想学习平台，该项目由Ahmed Tariq维护，欢迎贡献和分享，支持开源学习文化。
dl-engineer-guidebook - 介绍深度学习工程师所需的知识， 硬件配置与软件环境详解
GithubLinux命令Python环境macOS环境开源项目深度学习深度学习工作站
本指南详细介绍深度学习工程师所需的知识，包括深度学习工作站配置、操作系统选择和硬件推荐、macOS和Ubuntu环境搭建与优化、Python环境设定、常用Linux命令等。还涵盖CV学习资源及数据集、经典预训练模型和TensorBoard的使用方法，助力工程师在深度学习领域发展。
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。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
paper-reading - 深度学习基础架构与工程应用详细介绍
AI compilerCUDADeep LearningGithub开源项目深度学习框架高性能计算
本页面介绍了深度学习基础架构及其工程应用，包括编程语言、算法训练与推理部署、AI编译器加速和硬件工程。页面提供了Deep Learning、HPC高性能计算等学习资源和工具链接，并涵盖Docker、K8S、Protobuf与gRPC等工程化解决方案。还提供相关教程与代码示例，适合深度学习和高性能计算领域的开发者和研究人员。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。
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