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P
unknown
Production-Ready Applied Deep Learning
应用于生产环境中的深度学习。
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实用的深度学习技术
生产部署策略
现实世界实施指南
P
unknown
Practical MLOps
MLOps实践和实施的全面指南
其他
实用的MLOps策略
现实世界的MLOps案例研究
MLOps实施指南
M
unknown
Machine Learning Engineering in Action
机器学习工程实践的全面指南
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实用机器学习项目
实际工程技术
分步实施指南
M
unknown
Machine Learning Design Patterns
机器学习项目中的基本设计模式。
其他
涵盖关键设计模式
包含实用示例
面向机器学习开发者
D
unknown
Designing Machine Learning Systems
设计健壮的机器学习系统,提供实用指导。
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全面的机器学习系统设计指南
实施方面的实用策略
专注于实际应用
B
unknown
Building Machine Learning Pipelines
有效构建强大的机器学习管道
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分步指导
实用示例
基本技术
T
unknown
The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
用于评估机器学习生产准备状态和减少技术债务的评估标准。
其他
评估机器学习生产准备状态
减少技术债务
提供评分系统
Z
unknown
ZenML
可复现的 MLOps 管道,基于一个可扩展的开源框架。
其他
可扩展的 MLOps 框架
创建可复现的管道
开源且社区驱动
V
unknown
Velda
通过浏览器在本地运行作业和工作流。
其他
远程运行作业
管理工作流
本地执行环境
V
open source
VDP
将非结构化数据AI无缝集成到您的数据栈中。
其他
非结构化数据AI集成
现代数据栈集成
开源工具
P
unknown
Prefect
现代基础设施的工作流管理系统。
其他
自动化复杂工作流
可扩展的基础设施支持
集中式工作流管理
P
unknown
Ploomber
在本地构建可用于生产的数据管道,并部署到云端。
其他
编写可维护的数据管道
本地开发
部署到云端
O
unknown
Orchest
用于在 Kubernetes 上进行工作流编排的可视化管道编辑器
其他
可视化管道编辑器
工作流编排器
基于 Kubernetes
M
unknown
Metaflow
轻松构建和管理数据科学项目
其他
人性化的库
帮助科学家/工程师
管理数据科学项目
K
open source
Kedro
Kedro 实现了数据和机器学习管道的最佳实践。
其他
组织数据和机器学习工作流
执行软件工程标准
支持模块化管道设计
K
open source
Kale
简化部署Kubeflow Pipelines工作流。
其他
易于部署Kubeflow Pipeline
简化数据科学工作流
与Kubeflow生态系统集成
H
unknown
Hamilton
可扩展的微型框架,用于定义数据流。
其他
定义复杂的数据流
可扩展的架构
易于使用
F
unknown
Flyte
轻松构建可扩展的机器学习工作流
其他
创建并发工作流
确保可扩展性
可维护的设计
D
unknown
dstack
使用开源工具自动化数据和训练工作流程。
其他
自动化数据工作流程
管理训练过程
开源架构
A
unknown
Automate Studio
快速简便地构建和部署 AI 工作流
其他
快速构建 AI 驱动的工作流
轻松部署工作流
集成 AI 功能
A
open source
Argo
在 Kubernetes 上使用容器原生工作流编排并行作业。
开源人工智能模型
管理复杂的工作流
在 Kubernetes 上运行
开源
W
open source
Whylogs
用于机器学习监控和可观察性的开源数据记录
人工智能工具目录
支持机器学习监控
可观察性标准
开源项目
S
unknown
Superwise
Superwise 提供通过自助式 SaaS 平台的企业级模型可观测性自动化服务。
其他
完全自动化的模型可观测性
企业级功能
自助式 SaaS 平台
N
open source
NannyML
捕获数据漂移对AI模型性能的影响。
人工智能工具目录
实时检测数据漂移
分析模型性能影响
提供可操作的见解
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