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멋진 mlops

멋진 Mlops 도구의 선별 된 목록.

멋진 파이썬에서 영감을 얻었습니다.

멋진 mlops
- 자동
- 기계 학습을위한 CI/CD
- Cron 구인 모니터링
- 데이터 카탈로그
- 데이터 강화
- 데이터 탐색
- 데이터 관리
- 데이터 처리
- 데이터 검증
- 데이터 시각화
- 드리프트 감지
- 기능 엔지니어링
- 기능 상점
- 하이퍼 파라미터 튜닝
- 지식 공유
- 기계 학습 플랫폼
- 모델 공정성과 개인 정보
- 모델 해석 가능성
- 모델 라이프 사이클
- 모델 서빙
- 모델 테스트 및 검증
- 최적화 도구
- 단순화 도구
- 시각적 분석 및 디버깅
- 워크 플로 도구
자원
- 조항
- 서적
- 이벤트
- 다른 목록
- 팟 캐스트
- 느슨하게
- 웹 사이트
기여

자동

Automl을 수행하기위한 도구.

AUTOGLUON- 이미지, 텍스트, 표, 시계열 및 다중 모달 데이터를위한 자동 기계 학습.
Autokeras- Autokeras 목표는 모든 사람이 머신 러닝에 액세스 할 수 있도록하는 것입니다.
Autopytorch- Pytorch의 자동 아키텍처 검색 및 하이퍼 파라미터 최적화.
AutoSklearn- 자동화 된 기계 학습 툴킷 및 Scikit-Learn 추정기를위한 드롭 인 교체.
EVATML- 도메인 별 함수를 사용하여 ML 파이프 라인을 구축, 최적화 및 평가하는 라이브러리.
FLAML- 정확한 ML 모델을 자동, 효율적으로 및 경제적으로 찾습니다.
H2O Automl- 자동 교육 및 모델 튜닝이 포함 된 ML 워크 플로를 자동화합니다.
MindSDB- ML 모델을 쉽게 개발, 훈련 및 배포 할 수있는 데이터베이스 용 AI 계층.
MLBox -MLBox는 강력한 자동화 머신 러닝 파이썬 라이브러리입니다.
모델 검색 - 모델 아키텍처 검색을위한 Automl 알고리즘을 구현하는 프레임 워크.
NNI- 기계 학습 라이프 사이클을 자동화하기위한 오픈 소스 automl 툴킷.

기계 학습을위한 CI/CD

기계 학습을위한 CI/CD 수행 도구.

CLEARML- 자동 마그네틱 CI/CD를 통해 ML 워크 플로우를 간소화합니다.
CML- 기계 학습 프로젝트에서 CI/CD 구현을위한 오픈 소스 라이브러리.
KITOPS - 데이터 과학자와 DEVOPS 간의 모델 핸드 오프를 완화시키는 오픈 소스 MLOPS 프로젝트.

Cron 구인 모니터링

CRON 작업 모니터링 도구 (반복 작업).

Cronitor- CRON 작업 또는 예정된 작업을 모니터링하십시오.
HealthChecksio- 간단하고 효과적인 CRON 작업 모니터링.

데이터 카탈로그

데이터 카탈로그를위한 도구.

Amundsen- 데이터와 상호 작용할 때 생산성을 향상시키기위한 데이터 검색 및 메타 데이터 엔진.
Apache Atlas- 개방형 메타 데이터 관리 및 거버넌스 기능을 제공하여 데이터 카탈로그를 구축합니다.
CKAN- 데이터 허브 및 데이터 포털 전원을위한 오픈 소스 DMS (데이터 관리 시스템).
Datahub -LinkedIn의 일반화 된 메타 데이터 검색 및 발견 도구.
MAGDA- 모든 빅 데이터 및 소규모 데이터에 대한 연합 오픈 소스 데이터 카탈로그.
Metacat- Hive, RDS, Teradata, Redshift, S3 및 Cassandra 용 통합 메타 데이터 탐색 API 서비스.
OpenMetadata- 발견, 협업 및 데이터를 올바르게 얻을 수있는 단일 장소.

데이터 강화

데이터 강화를위한 도구 및 라이브러리.

스노클링 - 약한 감독으로 교육 데이터를 신속하게 생성하는 시스템.
Upgini- 공개 및 커뮤니티 공유 데이터 소스의 기능을 갖춘 교육 데이터 세트를 풍부하게합니다.

데이터 탐색

데이터 탐색을위한 도구.

Apache Zeppelin- 데이터 중심의 대화식 데이터 분석 및 협업 문서를 활성화합니다.
Bamboolib- 팬더 데이터 프레임을위한 직관적 인 GUI.
DatapRep- 파이썬으로 데이터를 수집, 청소 및 시각화합니다.
Google Colab- 사용에 설정이 필요하지 않은 Jupyter 노트북 서비스.
Jupyter Notebook- 대화식 컴퓨팅을위한 웹 기반 노트북 환경.
Jupyterlab- 프로젝트 Jupyter의 차세대 사용자 인터페이스.
JupyText -Markdown 문서, Julia, Python 또는 R 스크립트로서 Jupyter 노트북.
Pandas 프로파일 링 - Pandas Dataframe Objects에서 HTML 프로파일 링 보고서 작성.
Polynote- 일류 스칼라 지원이있는 Polyglot 노트.

데이터 관리

데이터 관리를위한 도구.

Arrikto- 하이브리드 Kubernetes World를위한 Dead Simple, Untra Fast Storage.
BLAZINGSQL- 파이썬을위한 가벼운 GPU 가속, SQL 엔진. Rapids Cudf를 기반으로합니다.
델타 레이크 - 아파치 스파크 및 기타 엔진으로 확장 가능한 산 거래를 제공하는 스토리지 레이어.
DOLT -SQL 데이터베이스는 GIT 저장소처럼 포크, 클론, 분기, 병합, 밀기 및 당기는 데이터베이스입니다.
DUD- 소스 코드 및 구축 데이터 파이프 라인과 함께 데이터를 버전화하기위한 가벼운 CLI 도구.
DVC- 데이터 세트 및 머신 러닝 모델의 관리 및 버전화.
GIT LFS- 큰 파일 버전을위한 오픈 소스 git 확장.
허브 - 모든 크기의 AI 데이터 세트에서 생성, 저장 및 협업을위한 데이터 세트 형식.
섭취 - 데이터 과학 프로젝트에서 데이터를로드 및 공유하기위한 가벼운 도구 세트.
Lakefs- 객체 저장소 위에 반복 가능, 원자 및 버전 데이터 레이크.
Marquez- 데이터 생태계의 메타 데이터를 수집, 집계 및 시각화합니다.
MILVUS- FAISS, NMSLIB 및 성가심으로 구동되는 오픈 소스 포함 벡터 유사성 검색 엔진.
PENECONE- 경량 SDK와 함께 사용되는 관리 및 분산 벡터 유사성 검색.
QDRANT- 확장 된 필터링 지원이있는 오픈 소스 벡터 유사성 검색 엔진.
퀼트 - S3 지원을 갖춘 자체 조직 데이터 허브.

데이터 처리

데이터 처리 및 데이터 파이프 라인과 관련된 도구.

공기 흐름 - 프로그래밍 방식으로 저자, 일정 및 모니터링 워크 플로우를위한 플랫폼.
AZKABAN- Batch Workflow 작업 스케줄러 LinkedIn에서 Hadoop 작업을 실행하기 위해 생성되었습니다.
Dagster- 기계 학습, 분석 및 ETL을위한 데이터 오케스트레이터.
HADOOP- 클러스터를 가로 지르는 대형 데이터 세트의 분산 처리를 허용하는 프레임 워크.
OpenRefine- 지저분한 데이터로 작업하고 개선하기위한 전동 공구.
SPARK- 대규모 데이터 처리를위한 통합 분석 엔진.

데이터 검증

데이터 검증과 관련된 도구.

CERBERUS- 파이썬에 대한 가볍고 확장 가능한 데이터 검증 라이브러리.
CLEANLAB- 데이터 중심 AI를위한 파이썬 라이브러리 및 지저분한 실제 데이터 및 레이블이있는 기계 학습.
큰 기대 - 데이터 세트에 대해 데이터를 테스트 할 수있는 파이썬 데이터 검증 프레임 워크.
JSON Schema- JSON 문서에 주석을 달고 검증 할 수있는 어휘.
TFDV- 머신 러닝 데이터를 탐색하고 검증하기위한 라이브러리.

데이터 시각화

데이터 시각화, 보고서 및 대시 보드를위한 도구.

COUNT-SQL/DRAW-and DROP 쿼리 및 노트북 기반 시각화 도구.
대시 - Python, R, Julia 및 Jupyter의 분석 웹 앱.
Data Studio- GA의 데이터 및 대시 보드를 넘어서는 고력 사용자를위한보고 솔루션.
패싯 - 기계 학습 데이터 세트 이해 및 분석을위한 시각화.
Grafana- 다중 플랫폼 오픈 소스 분석 및 대화식 시각화 웹 응용 프로그램.
Lux- 시각화 및 데이터 분석 프로세스를 자동화하여 빠르고 쉬운 데이터 탐색.
대사 - 모든 사람에게 비즈니스 인텔리전스와 분석을 얻는 가장 간단하고 빠른 방법입니다.
REDASH- 데이터 소스에 연결하고 쉽게 시각화하고 대시 보드 및 데이터를 공유하십시오.
Solidui- AI 생성 시각화 프로토 타이핑 및 편집 플랫폼, 2D 및 3D 모델을 지원합니다.
SUPERSET- 현대적인 엔터프라이즈 준비 비즈니스 인텔리전스 웹 응용 프로그램.
Tableau- 비즈니스 인텔리전스 산업에서 사용되는 강력하고 빠르게 성장하는 데이터 시각화 도구.

드리프트 감지

드리프트 감지와 관련된 도구 및 라이브러리.

Alibi Detect- Open Sourt Python 라이브러리는 이상, 적대 및 드리프트 감지에 중점을 둡니다.
Frouros- 기계 학습 시스템에서 드리프트 감지를위한 오픈 소스 파이썬 라이브러리.
Torchdrift- Pytorch의 데이터 및 개념 드리프트 라이브러리.

기능 엔지니어링

기능 엔지니어링과 관련된 도구 및 라이브러리.

기능 엔진 - 기능과 같은 스카리를 갖춘 기능 엔지니어링 패키지.
FeatureTools- 자동화 된 기능 엔지니어링을위한 파이썬 라이브러리.
TSFRESH- 시계열에서 관련 기능의 자동 추출을위한 파이썬 라이브러리.

기능 상점

데이터 서빙을위한 스토어 도구.

Butterfree- 기능 상점을 구축하기위한 도구. 원시 데이터를 아름다운 기능으로 변환하십시오.
바이트 휴브-사용하기 쉬운 기능 저장소. 시계열 데이터에 최적화되었습니다.
축제-기계 학습을위한 엔드 투 엔드 오픈 소스 기능 저장소.
FEATHR- 엔터프라이즈 등급의 고성능 기능 저장소.
featureform- 가상 기능 저장소. 기존 데이터 인프라를 기능 저장소로 전환하십시오.
Tecton- 기능의 전체 수명주기를 조정하기 위해 만들어진 완전히 관리되는 기능 플랫폼.

하이퍼 파라미터 튜닝

초 파라미터 튜닝을 수행하는 도구 및 라이브러리.

어드바이저 - 하이퍼 매개 변수 튜닝을위한 Google Vizier의 오픈 소스 구현.
Hyperas- 편리한 하이퍼 파라미터 최적화를위한 매우 간단한 래퍼.
Hyperopt- 파이썬에서 분포 된 비동기 과하 파라미터 최적화.
KATIB- 초 파라미터 튜닝 및 신경 구조 검색을위한 Kubernetes 기반 시스템.
Kerastuner- 사용하기 쉬운 확장 가능한 하이퍼 파라미터 최적화 프레임 워크.
Optuna- 하이퍼 파라미터 검색을 자동화하기위한 오픈 소스 하이퍼 파라미터 최적화 프레임 워크.
Scikit 최적화 - 비싸고 시끄러운 블랙 박스 기능을 최소화하기 위해 간단하고 효율적인 라이브러리.
탈로스 - 텐서 플로, 케라 및 파이 토치에 대한 하이퍼 파라미터 최적화.
조정 - 실험 실행 및 하이퍼 파라미터 튜닝을위한 파이썬 라이브러리.

지식 공유

전체 팀/회사에 지식을 공유하기위한 도구.

지식 repo- 데이터 과학자 및 기타 기술 직업을위한 지식 공유 플랫폼.
KYSO- 데이터 통찰력을위한 한 곳이므로 전체 팀이 데이터에서 배울 수 있습니다.

기계 학습 플랫폼

완전한 기계 학습 플랫폼 솔루션.

AIWARE -AIWARE는 MLOPS 팀이 ML 모델을 평가, 배포, 통합, 스케일 및 모니터링하는 데 도움이됩니다.
알고리즘 - 건강한 ML 라이프 사이클로 기계 학습 작업을 안전하게 관리하십시오.
Allegro AI- ML/DL 연구를 제품으로 변환합니다. 더 빠르게.
차체 - 파이썬으로 개발 된 기계 학습 프로젝트를 Kubernetes에 배치합니다.
CNVRG- AI 모델을 규모로 구축하고 배포하는 엔드 투 엔드 머신 러닝 플랫폼.
Dagshub- 데이터, 모델 및 파이프 라인 관리를위한 오픈 소스 도구를 기반으로하는 플랫폼.
Dataiku- 플랫폼 데이터에 대한 액세스를 민주화하고 기업이 AI로 향하는 자체 경로를 구축 할 수 있도록합니다.
Datarobot- 데이터 과학을 민주화하고 규모에 따라 엔드 투 엔드 ML을 자동화하는 AI 플랫폼.
Domino- 데이터 과학 도구, 앱, 결과, 모델 및 지식을위한 한 곳.
Edge Impulse- 에지 장치 용 AI/ML 알고리즘을 생성, 최적화 및 배포하기위한 플랫폼.
ENVD- 데이터 과학 및 AI/ML 엔지니어링 팀을위한 기계 학습 개발 환경.
FEDML- 모든 규모의 어느 곳에서나 연합 학습의 워크 플로우를 단순화합니다.
그라디언트 - 머신 러닝 팀을위한 Multicloud CI/CD 및 MLOPS 플랫폼.
H2O- AI의 오픈 소스 리더는 모든 사람을 위해 AI를 민주화하는 임무를 수행합니다.
Hopsworks- 기계 학습 모델을 규모로 개발하고 운영하기위한 오픈 소스 플랫폼.
Iguazio- 엔드 투 엔드 머신 러닝 파이프 라인으로 MLOPS를 자동화하는 데이터 과학 플랫폼.
Katonic- Katonic Mlops 플랫폼으로 인텔리전스주기를 자동화하십시오.
Knime- 쉽고 직관적 인 환경을 사용하여 데이터 과학을 만들고 제작합니다.
KubeFlow- Kubernetes에서 ML 워크 플로우를 배포하는 간단하고 휴대용 및 확장 가능.
Lynxkite- 매우 큰 그래프 및 기타 데이터 세트를위한 완전한 그래프 데이터 과학 플랫폼.
ML Workspace- 기계 학습 및 데이터 과학을위한 올인원 웹 기반 IDE.
MLREEF- 오픈 소스 MLOPS 플랫폼은 ML 작업을 협업, 재생산 및 공유하는 데 도움이됩니다.
Modzy- 엔터프라이즈와 우위에 머신 러닝 (ML) 모델을 배포, 연결, 실행 및 모니터링합니다.
Neu.ro- 오픈 소스 및 독점 도구를 클라이언트 중심 시스템에 통합하는 MLOPS 플랫폼.
Omnimizer- ML 모델과 Edge 하드웨어 간의 간격을 연결하여 MLOPS를 단순화하고 가속합니다.
PACHYDERM- 데이터 계보와 엔터프라이즈를 위해 설계된 Kubernetes의 엔드 투 엔드 파이프 라인과 결합합니다.
Polyaxon- Kubernetes의 재현 가능하고 확장 가능한 기계 학습 및 딥 러닝을위한 플랫폼.
SAGEMAKER- ML 모델을 신속하게 구축, 훈련 및 배포 할 수있는 능력을 제공하는 완전 관리 서비스.
SAS VIYA- 클라우드 네이티브 AI, 분석 수명주기를 지원하는 분석 및 데이터 관리 플랫폼.
SEMATIC- 랩톱 프로토 타입에서 클라우드로 이동할 수있는 오픈 소스 엔드 투 엔드 파이프 릴링 도구.
SIGOPT- 실행을 쉽게 추적하고, 훈련을 시각화하고, 하이퍼 파라미터 튜닝을 스케일링 할 수있는 플랫폼.
TrueFoundry- ML 모델의 교육 및 서빙을 단순화하기 위해 Kubernetes를 통한 클라우드 네이티브 MLOPS 플랫폼.
Valohai- 전체 모델 라이프 사이클을 관리하는 동안 POC에서 프로덕션으로 이동합니다.

모델 공정성과 개인 정보

생산에서 모델 공정성과 개인 정보를 수행하기위한 도구.

AIF360- 데이터 세트 및 기계 학습 모델에 대한 포괄적 인 공정성 메트릭 세트.
FairLearn- 기계 학습 모델의 공정성을 평가하고 향상시키는 파이썬 패키지.
OPACUS- 차등 프라이버시를 가진 Pytorch 모델을 훈련시킬 수있는 라이브러리.
Tensorflow Privacy- 교육 데이터를위한 개인 정보가 포함 된 기계 학습 모델 교육을위한 도서관.

모델 해석 가능성

모델 해석 성/설명을 수행하기위한 도구.

ALIBI- ML 모델 검사 및 해석을 가능하게하는 오픈 소스 파이썬 라이브러리.
Captum- Pytorch의 모델 해석 및 이해 라이브러리.
ELI5- 머신 러닝 분류기를 디버그하고 예측을 설명하는 데 도움이되는 파이썬 패키지.
Industml- 모델을 이해하고 책임있는 기계 학습을 가능하게하는 툴킷.
라임 - 머신 러닝 분류기의 예측을 설명합니다.
LUCID- 신경망 해석 가능성에 대한 연구를위한 인프라 및 도구 수집.
SAGE- Shapley 값을 사용하여 글로벌 기능 중요성을 계산합니다.
SHAP- 기계 학습 모델의 출력을 설명하기위한 게임 이론적 접근.

모델 라이프 사이클

모델 라이프 사이클 관리 도구 (추적 실험, 매개 변수 및 메트릭).

Aeromancy- 중량 및 편견을위한 재현 가능한 AI 및 ML을 수행하기위한 프레임 워크.
AIM- 1000 년대의 ML 교육 실행을 기록, 검색 및 비교하는 매우 어려운 방법.
캐스케이드 - 빠른 프로토 타이핑 및 실험 관리를위한 ML 엔지니어링 도구 라이브러리.
혜성 - 데이터 세트, 코드 변경, 실험 기록 및 모델을 추적하십시오.
길드 AI- 오픈 소스 실험 추적, 파이프 라인 자동화 및 하이퍼 파라미터 튜닝.
기념품 - Amazon S3 및 Google Cloud Storage를 지원하는 머신 러닝을위한 버전 제어.
Losswise- 머신 러닝 프로젝트의 진행 상황을 쉽게 추적 할 수 있습니다.
MLFLOW- 머신 러닝 라이프 사이클을위한 오픈 소스 플랫폼.
ModelDB- 오픈 소스 ML 모델 버전, 메타 데이터 및 실험 관리.
Neptune AI- 모든 워크 플로에 맞는 가장 가벼운 실험 관리 도구.
신성한 - 실험을 구성, 구성, 로그 및 복제하는 데 도움이되는 도구.
가중치 및 편견 - 기계 학습 실험을 시각화하고 추적하는 도구.

모델 서빙

생산 모델을 제공하기위한 도구.

바나나 - 서버리스 GPU에서 ML 추론 코드를 호스팅하고 한 줄의 코드로 앱에 통합하십시오.
빔 - 서버리스 GPU에서 개발, 고도로 성능이 높은 API를 배포하며 빠르게 프로토 타입 ML 모델을 배치하십시오.
Bentoml- 고성능 ML 모델 서빙을위한 오픈 소스 플랫폼.
BudgetML- 예산에 10 줄의 코드로 ML 추론 서비스를 배치하십시오.
COG- 표준 생산 준비 컨테이너로 ML 모델을 포장 할 수있는 오픈 소스 도구.
피질 - 기계 학습 모델 서비스 인프라.
천재 - 호스트 추론 API, 대량 추론 및 미세 튜닝 텍스트, 비전, 오디오 및 멀티 모달 모델.
Gradio- 모델 주변에 사용자 정의 가능한 UI 구성 요소를 만듭니다.
그래프 파이프 - 머신 러닝 모델 배포는 간단하게 만들어졌습니다.
Hydosphere- 기계 학습을 생산에 배치하기위한 플랫폼.
KFSERVING- 임의의 프레임 워크에서 ML 모델을 제공하기위한 Kubernetes 사용자 정의 리소스 정의.
Localai- 추론을위한 OpenAI API 사양과 호환되는 Drop -In 교체 REST API.
Merlin- 기계 학습 모델을 배포하고 서비스하기위한 플랫폼.
MLEM- 버전 및 GITOPS 원칙에 따라 ML 모델을 배포하십시오.
Opyrator- ML 코드를 Web API, Interactive GUI 등으로 마이크로 서비스로 전환합니다.
예측 - 이벤트 컬렉션, 알고리즘 배포, 평가, API를 통한 예측 결과 쿼리.
Quix- 머신 러닝 모델로 데이터 스트림을 실시간으로 처리하기위한 서버리스 플랫폼.
룬 - edgeml 파이프 라인 및 응용 프로그램을 캡슐화하고 배포 할 수있는 컨테이너를 제공합니다.
SELDON- 최대 효율성과 최소한의 위험으로 ML 프로젝트를 POC에서 프로덕션까지 가져옵니다.
SMLELLIT- 기만적으로 간단한 파이썬 스크립트로 ML 프로젝트 용 앱을 만들 수 있습니다.
Tensorflow 서빙 - 생산을 위해 설계된 ML 모델 용 유연하고 고성능 서빙 시스템.
Torchserve- Pytorch 모델을 제공하기위한 유연하고 사용하기 쉬운 도구.
Triton 추론 서버 - 최적화 된 클라우드 및 에지 추론 솔루션을 제공합니다.
VESPA- 서빙 시간에 빅 데이터에 대한 기계 학습 추론을 저장, 검색, 구성 및 만듭니다.
WALLAROO.AI- 클라우드 및 에지 환경 모두에서 ML 모델을 배포, 서빙 및 최적화하기위한 플랫폼.

모델 테스트 및 검증

모델 테스트 및 검증을위한 도구.

DeepChecks- 다양한 수표 및 스위트를 통해 ML 모델 및 데이터를 검증하기위한 오픈 소스 패키지.
StarWhale- 모델 구축, 평가 및 미세 조정을위한 MLOPS/LLMOPS 플랫폼.
TRUBRICS- 데이터 과학 및 도메인 전문가 피드백으로 기계 학습을 검증하십시오.

최적화 도구

생산의 모델 확장 성과 관련된 최적화 도구.

가속-멀티 -GPU, TPU, 혼합 프레시션으로 Pytorch 모델을 훈련하고 사용하는 간단한 방법.
DASK- 분석에 고급 병렬 처리를 제공하여 좋아하는 도구에 대한 성능을 확보 할 수 있습니다.
DeepSpeed- 분산 교육을 쉽고 효율적이며 효과적으로 만드는 딥 러닝 최적화 라이브러리.
섬유 - 현대 컴퓨터 클러스터 용 파이썬 분산 컴퓨팅 라이브러리.
HOROVOD- 텐서 플로우, 케라, 파이토치 및 아파치 MXNet을위한 분산 딥 러닝 교육 프레임 워크.
Mahout- 분산 된 선형 대수 프레임 워크 및 수학적으로 표현적인 스칼라 DSL.
mllib -Apache Spark의 확장 가능한 기계 학습 라이브러리.
MODIN- 단일 줄의 코드를 변경하여 팬더 워크 플로우 속도를 높이십시오.
NEBULLVM- AI 추론을 향상시키기위한 사용하기 쉬운 라이브러리.
NOS- Kubernetes에서 AI 워크로드를 실행하기위한 오픈 소스 모듈.
Petastorm- 딥 러닝 모델의 단일 기계 또는 분산 교육 및 평가를 가능하게합니다.
Rapids- 엔드 투 엔드 데이터 과학 및 분석 파이프 라인을 전적으로 GPU에 실행할 수 있습니다.
RAY- 분산 응용 프로그램을 구축하고 실행하기위한 빠르고 간단한 프레임 워크.
Singa -Apache Top Level 프로젝트, DL 및 ML 모델의 분산 교육에 중점을 둡니다.
TPOT- 유전자 프로그래밍을 사용하여 기계 학습 파이프 라인을 최적화하는 자동화 된 ML 도구.

단순화 도구

기계 학습 단순화 및 표준화와 관련된 도구.

섀시 - 모델을 어디에서나 실행되는 ML 친화적 인 컨테이너로 바꿉니다.
헤르미온느- 데이터 과학자들이보다 체계적인 코드를 더 빠르고 간단하게 설정하는 데 도움을줍니다.
Hydra- 복잡한 응용 프로그램을 우아하게 구성하기위한 프레임 워크.
Koalas -Apache Spark의 Pandas API. 빅 데이터와 상호 작용할 때 데이터 과학자를보다 생산적으로 만듭니다.
Ludwig- 사용자는 코드를 작성할 필요없이 딥 러닝 모델을 교육하고 테스트 할 수 있습니다.
mlnotify- 훈련을 계속 확인할 필요가 없으며, 하나의 수입 라인 만 있으면 두 번째가 완료된 것을 알게 될 것입니다.
PYCARET- 오픈 소스, 파이썬의 로우 코드 머신 러닝 라이브러리.
SAGIFY- AWS SAGEMAKER에서 ML/DL 모델을 교육하고 배포하는 CLI 유틸리티.
SOOPERVISOR- ML 프로젝트를 Kubernetes (Argo Workflows), 공기 흐름, AWS 배치 및 Slurm으로 내보내십시오.
Soorgeon -Monolithic Jupyter 노트북을 관리 가능한 파이프 라인으로 변환합니다.
TRAINGENERATOR- 머신 러닝 용 템플릿 코드를 생성하는 웹 앱.
Turi Create- 맞춤형 머신 러닝 모델의 개발을 단순화합니다.