Загрузка awesome mlops - awesome mlops исходный код скачать

awesome mlops

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Потрясающий Mlops

Куративный список удивительных инструментов MLOPS.

Вдохновлен Awesome-Python.

Потрясающий Mlops
- Автомат
- CI/CD для машинного обучения
- Мониторинг работы Крона
- Каталог данных
- Обогащение данных
- Исследование данных
- Управление данными
- Обработка данных
- Проверка данных
- Визуализация данных
- Обнаружение дрейфа
- Функциональная инженерия
- Функциональный магазин
- Настройка гиперпараметра
- Обмен знаниями
- Платформа машинного обучения
- Справедливость и конфиденциальность модели
- Модели интерпретируемость
- Жизненный цикл модели
- Модель служа
- Модель тестирования и валидация
- Инструменты оптимизации
- Инструменты упрощения
- Визуальный анализ и отладка
- Инструменты рабочего процесса
Ресурсы
- Статьи
- Книги
- События
- Другие списки
- Подкасты
- Пролечить
- Веб -сайты
Внося

Автомат

Инструменты для выполнения Automl.

Autogluon-Автоматическое машинное обучение для изображения, текста, таблицы, временных рядов и многомодальных данных.
AutokerAS - AutokerAs Цель - сделать машинное обучение доступным для всех.
Autopytorch - автоматический поиск архитектуры и оптимизация гиперпараметрических данных для Pytorch.
Autosklearn-Инструментарий автоматического машинного обучения и замена погружения в оценку Scikit-Learn.
Evalml - библиотека, которая создает, оптимизирует и оценивает трубопроводы ML с использованием специфичных для домена функций.
Flaml - находит точные модели ML автоматически, эффективно и экономически.
H2O Automl - автоматизирует ML Workflow, который включает автоматическое обучение и настройку моделей.
MindSDB - AI -уровень для баз данных, который позволяет вам легко разрабатывать, тренировать и развернуть модели ML.
MLBOX - MLBOX - это мощная библиотека Python автоматизированного машинного обучения.
Поиск модели - структура, которая реализует алгоритмы Automl для поиска архитектуры модели в масштабе.
NNI - инструментарий Automl с открытым исходным кодом для автоматического жизненного цикла машинного обучения.

CI/CD для машинного обучения

Инструменты для выполнения CI/CD для машинного обучения.

ClearML - Автомагический CI/CD для оптимизации вашего рабочего процесса ML.
CML - Библиотека с открытым исходным кодом для реализации CI/CD в проектах машинного обучения.
Kitops - Проект MLOPS с открытым исходным кодом, который облегчает передачу моделей между учеными для данных и DevOps.

Мониторинг работы Крона

Инструменты для мониторинга рабочих мест Cron (повторяющиеся рабочие места).

Cronitor - отслеживайте любую работу Cron или запланированную задачу.
HealthChecksio - простой и эффективный мониторинг рабочих мест Cron.

Каталог данных

Инструменты для каталогизации данных.

Amundsen - Двигатель обнаружения данных и метаданный для повышения производительности при взаимодействии с данными.
Apache Atlas - предоставляет открытые возможности управления метаданными и управления для создания каталога данных.
CKAN - DMS с открытым исходным кодом (система управления данными) для питания центров данных и порталов данных.
DataHub - Общий инструмент поиска и обнаружения LinkedIn.
MAGDA - федеративный каталог данных с открытым исходным кодом для всех ваших больших данных и небольших данных.
Metacat - Объединенная служба API Exploration Metadata для Hive, RDS, Teradata, Redshift, S3 и Cassandra.
OpenMetAdata - одно место для обнаружения, сотрудничества и правильных данных.

Обогащение данных

Инструменты и библиотеки для обогащения данных.

Сноркелин - система для быстрого генерации данных обучения со слабым надзором.
Upgini - обогащает наборы обучения с функциями из общих источников данных общественности и сообщества.

Исследование данных

Инструменты для выполнения исследования данных.

Apache Zeppelin - позволяет управлять данными, интерактивная аналитика данных и совместные документы.
Bamboolib - интуитивно понятный графический интерфейс для DataFrames Pandas.
DataPrep - Соберите, очистите и визуализируйте ваши данные в Python.
Google Colab - Hosted Jupyter Notebook Service, которая не требует настройки для использования.
Nopyter Notebook - веб -ноутбука для интерактивных вычислений.
Jupyterlab - пользовательский интерфейс следующего поколения для Project Jupyter.
Jupytext - Notebooks Jupyter в качестве документов Markdown, Julia, Python или R Scripts.
Профилирование Pandas - Создайте отчеты о профилировании HTML из объектов DataFrame Pandas.
Polynote - ноутбук Polyglot с первоклассной поддержкой Scala.

Управление данными

Инструменты для выполнения управления данными.

Arrikto - Dead Simple, ультра быстрое хранение для гибридного мира Kubernetes.
Blazingsql - легкий, графический процессор ускорен, двигатель SQL для Python. Построен на Rapids Cudf.
Delta Lake - слой хранения, который приносит масштабируемые кислотные транзакции в Apache Spark и другие двигатели.
Dolt - база данных SQL, которую вы можете расколоть, клон, ветвь, слияние, толкать и тянуть, как репозиторий GIT.
DUD - легкий инструмент CLI для данных об выборе версий наряду с исходным кодом и строительными трубопроводами данных.
DVC - управление и версии наборов данных и моделей машинного обучения.
GIT LFS - расширение GIT с открытым исходным кодом для больших файлов.
Hub - формат набора данных для создания, хранения и сотрудничества на наборах данных AI любого размера.
Потребление - легкий набор инструментов для загрузки и обмена данными в проектах по науке о данных.
LakeFS - Повторяемое, атомное и версионное озеро данных поверх хранения объектов.
Маркес - собирайте, собирайте и визуализируйте метаданные экосистемы данных.
MILVUS - поисковая система сходства с открытым исходным кодом, основанная на FAISS, NMSLIB и ANOY.
PINECONE - Управляемый и распределенный поиск сходства вектора, используемый с легким SDK.
Qdrant - поисковая система сходства с открытым исходным кодом с расширенной поддержкой фильтрации.
Стеганое одеяло - самоорганизационный центр данных с поддержкой S3.

Обработка данных

Инструменты, связанные с обработкой данных и трубопроводами данных.

Airflow - платформа для программного автора, расписания и мониторинга рабочих процессов.
AZKABAN - Планировщик рабочих процессов партий, созданный в LinkedIn для выполнения работы Hadoop.
Дагстер - оркестратор данных для машинного обучения, аналитики и ETL.
Hadoop - структура, которая позволяет распределить обработку больших наборов данных по кластерам.
OpenRefine - Энергетический инструмент для работы с грязными данными и их улучшения.
Spark - Unified Analytics Engine для крупномасштабной обработки данных.

Проверка данных

Инструменты, связанные с проверкой данных.

Cerberus - легкая, расширяемая библиотека проверки данных для Python.
Cleanlab-Библиотека Python для ИИ-ориентированного ИИ и машинного обучения с грязными, реальными данными и этикетками.
Отличные ожидания - структура проверки данных Python, которая позволяет проверять ваши данные на наборах данных.
Схема JSON - словарный запас, который позволяет вам аннотировать и проверять документы JSON.
TFDV - библиотека для изучения и проверки данных машинного обучения.

Визуализация данных

Инструменты для визуализации данных, отчетов и панелей.

COUNT-SQL/DRAG-ANT-DOP-запросы и инструмент визуализации на основе ноутбуков.
Dash - аналитические веб -приложения для Python, R, Julia и Jupyter.
Data Studio - Решение для отчетности для энергетических пользователей, которые хотят выйти за рамки данных и панелей мониторинга GA.
Аспекты - Визуализация для понимания и анализа наборов данных машинного обучения.
Grafana - многоплатформенное аналитику с открытым исходным кодом и интерактивное визуализация веб -приложения.
LUX - Быстрый и простой исследование данных путем автоматизации процесса визуализации и анализа данных.
Metabase - самый простой, самый быстрый способ получить бизнес -аналитику и аналитику для всех.
Redash - подключитесь к любому источнику данных, легко визуализируйте, панель панели и делитесь своими данными.
SOLIDUI - AI -сгенерированная прототипированием и редактированием платформы, поддерживая 2D и 3D -модели.
Superset - современное, готовое к предприятиям веб -приложение для бизнес -аналитики.
Tableau - мощный и быстрорастущий инструмент визуализации данных, используемый в отрасли бизнес -аналитики.

Обнаружение дрейфа

Инструменты и библиотеки, связанные с обнаружением дрейфа.

Обнаружение Alibi - библиотека Python с открытым исходным кодом, сфокусированная на вытяжении, состязательном и дрейфовом обнаружении.
Frouros - библиотека Python с открытым исходным кодом для обнаружения дрейфа в системах машинного обучения.
TOCKDRIFT - библиотека дрейфов данных и концепции для Pytorch.

Функциональная инженерия

Инструменты и библиотеки, связанные с инженерией функций.

Функциональный двигатель - функциональный инженерный пакет с функциональностью Sklearn Like.
FeatureTools - Библиотека Python для автоматизированной инженерии функций.
TSFRESH - Библиотека Python для автоматического извлечения соответствующих функций из временных рядов.

Функциональный магазин

Инструменты хранения функций для обслуживания данных.

Butterfree - инструмент для строительных магазинов. Превратите свои необработанные данные в красивые функции.
Bytehub-простой в использовании магазин функций. Оптимизирован для данных временных рядов.
Праздник-сквозной магазин функций с открытым исходным кодом для машинного обучения.
Feathr - высокопроизводительный магазин предприятий.
Функция - магазин виртуальных функций. Превратите существующую инфраструктуру данных в магазин функций.
Tecton - полностью управляемая платформа функций, созданная для организации полного жизненного цикла функций.

Настройка гиперпараметра

Инструменты и библиотеки для выполнения настройки гиперпараметрических.

Advisor - Реализация Google Vizier для гипер -параметров.
Hyperas - очень простая обертка для удобной гиперпараметрической оптимизации.
Hyperopt - распределенная асинхронная оптимизация гиперпараметрических данных в Python.
Katib - Система на базе Kubernetes для настройки гиперпараметров и поиска нейронной архитектуры.
Kerastuner-простая в использовании, масштабируемая структура оптимизации гиперпараметров.
Optuna - Структура оптимизации гиперпараметров с открытым исходным кодом для автоматизации поиска гиперпараметра.
Scikit Optimize - простая и эффективная библиотека, чтобы минимизировать дорогие и шумные функции черного ящика.
Талос - Оптимизация гиперпараметров для Tensorflow, Keras и Pytorch.
Tune - Библиотека Python для экспериментального выполнения и настройки гиперпараметра в любом масштабе.

Обмен знаниями

Инструменты для обмена знаниями всей команде/компании.

Знание репо - платформа обмена знаниями для ученых данных и других технических профессий.
Kyso - одно место для понимания данных, чтобы вся ваша команда могла учиться на ваших данных.

Платформа машинного обучения

Полные решения платформы машинного обучения.

AIWARE - AIWARE помогает командам MLOPS оценивать, развернуть, интегрировать, масштабировать и контролировать модели ML.
Алгоритмия - безопасно управлять своими операциями машинного обучения со здоровым жизненным циклом ML.
Allegro AI - Transform ML/DL исследования в продукты. Быстрее.
Корпус - развертывает проекты машинного обучения, разработанные в Python, в Kubernetes.
CNVRG-платформа машинного обучения для создания и развертывания моделей ИИ в масштабе.
DAGSHUB - платформа, основанная на инструментах с открытым исходным кодом для управления данными, модели и трубопроводами.
DataIku - Платформа демократизирующая доступ к данным и позволяет предприятиям построить свой собственный путь к ИИ.
DataRobot-платформа AI, которая демократизирует науку о данных и автоматизирует сквозной ML в масштабе.
Domino - одно место для ваших инструментов науки о данных, приложений, результатов, моделей и знаний.
Edge Impulse - платформа для создания, оптимизации и развертывания алгоритмов AI/ML для устройств с краями.
Envd - среда разработки машинного обучения для науки о данных и инженерных команд AI/ML.
Fedml - упрощает рабочий процесс федеративного обучения в любом месте в любом масштабе.
Градиент - Многоспособный CI/CD и платформа MLOPS для команд машинного обучения.
H2O - лидер с открытым исходным кодом в ИИ с миссией по демократизации ИИ для всех.
Hopsworks - платформа с открытым исходным кодом для разработки и операционного машинного обучения в масштабе.
Iguazio-Data Science Platform, которая автоматизирует Mlops с сквозными трубами машинного обучения.
Katonic - автоматизируйте свой цикл интеллекта с платформой Katonic Mlops.
Knime - Создайте и производство науки о данных, используя одну простую и интуитивную среду.
Kubeflow - Создание развертывания рабочих процессов ML на Kubernetes простые, портативные и масштабируемые.
Lynxkite - Полная платформа для данных о данных по графику для очень больших графиков и других наборов данных.
ML Workspace-All-In-One Web IDE, специализированный на машинном обучении и науке о данных.
Mlreef - платформа MLOPS с открытым исходным кодом, которая помогает вам сотрудничать, воспроизводить и делиться своей работой ML.
Modzy - развертывание, подключение, запуск и мониторинг моделей машинного обучения (ML) на предприятии и на краю.
Neu.ro-платформа Mlops, которая интегрирует открытый и проприетарные инструменты в ориентированные на клиентские системы.
Omnimizer - упрощает и ускоряет MLOP, преодолевая зазор между моделями ML и оборудованием Edge.
Pachyderm-объединяет линию данных с сквозными трубопроводами на Kubernetes, разработанных для предприятия.
Polyaxon - платформа для воспроизводимого и масштабируемого машинного обучения и глубокого обучения на Kubernetes.
SAGEMAKER - Полностью управляемый сервис, который обеспечивает возможность быстро строить, тренировать и развернуть модели ML.
SAS VIYA - облачная нативная ИИ, аналитическая платформа и управление данными, которая поддерживает жизненный цикл аналитики.
Sematic-сквозной трубопроводной инструмент с открытым исходным кодом для перехода от прототипа ноутбука в облако в кратчайшие сроки.
Sigopt - платформа, которая позволяет легко отслеживать пробеги, визуализировать обучение и масштабировать настройку гиперпараметра.
TrueFoundry - облачная платформа MLOPS через Kubernetes, чтобы упростить обучение и обслуживание моделей ML.
Valohai - доставит вас из POC к производству, управляя всем жизненным циклом модели.

Справедливость и конфиденциальность модели

Инструменты для выполнения справедливости модели и конфиденциальности в производстве.

AIF360 - Комплексный набор показателей справедливости для наборов данных и моделей машинного обучения.
Fairlearn - пакет Python для оценки и улучшения справедливости моделей машинного обучения.
Opacus - библиотека, которая позволяет обучать модели Pytorch с дифференциальной конфиденциальностью.
Конфиденциальность TensorFlow - Библиотека для учебного машинного обучения с конфиденциальностью для данных обучения.

Модели интерпретируемость

Инструменты для выполнения интерпретации/объяснения модели.

Alibi - Библиотека Python с открытым исходным кодом
Captum - Модельная интерпретация и понимание библиотеки для Pytorch.
ELI5 - Python Package, который помогает отлаживать классификаторы машинного обучения и объяснить их прогнозы.
Интерпретация - инструментарий, чтобы помочь понять модели и обеспечить ответственное машинное обучение.
Лайм - объяснение прогнозов любого классификатора машинного обучения.
Lucid - Сбор инфраструктуры и инструментов для исследований в области интерпретации нейронной сети.
SAGE - для расчета важности глобальной функции с использованием значений Shapley.
Shap - теоретический подход игры для объяснения вывода любой модели машинного обучения.

Жизненный цикл модели

Инструменты для управления жизненным циклом модели (эксперименты по отслеживанию, параметры и метрики).

Аэромантия - структура для выполнения воспроизводимого ИИ и ML для весов и смещений.
AIM - супер -легкий способ записи, поиска и сравнения 1000 -х годов ML Training Runs.
Каскад - библиотека инструментов ML -инженерных инструментов для быстрого прототипирования и управления экспериментами.
Комета - отслеживайте ваши наборы данных, изменения кода, историю экспериментов и модели.
Гильдия AI - отслеживание экспериментов с открытым исходным кодом, автоматизация трубопроводов и настройка гиперпараметров.
HeareSake - Управление версией машинного обучения при поддержке Amazon S3 и Google Cloud Storage.
Losswise - позволяет легко отслеживать прогресс проекта машинного обучения.
Mlflow - платформа с открытым исходным кодом для жизненного цикла машинного обучения.
ModelDB - Версии модели с открытым исходным кодом ML, метаданные и управление экспериментами.
Neptune AI - самый легкий инструмент управления экспериментами, который подходит для любого рабочего процесса.
Sacred - инструмент, который поможет вам настроить, организовать, журналы и воспроизводить эксперименты.
Вес и смещения - инструмент для визуализации и отслеживания экспериментов по машинному обучению.

Модель служа

Инструменты для обслуживания моделей в производстве.

Banana - размещайте код вывода ML на графических процессорах без серверов и интегрируйте его в приложение с одной строкой кода.
BEAM - Разработка без серверов GPU, развертывание высокопрофессиональных API и быстро прототип ML -модели.
Bentoml-Платформа с открытым исходным кодом для высокопроизводительной модели ML.
BudgetMl - развернуть услугу вывода ML с бюджетом менее чем в 10 строках кода.
COG-инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет упаковать модели ML в стандартном, готовом к производству контейнеру.
Cortex - Модель машинного обучения, обслуживающая инфраструктуру.
Geniusrise - API -интерфейсы вывода хоста, объемный вывод и тонкая настройка, видение, аудио и мультимодальные модели.
Gradio - Создайте настраиваемые компоненты пользовательского интерфейса вокруг ваших моделей.
GraphPipe - Развертывание модели машинного обучения стало простым.
Гидросфера - платформа для развертывания вашего машинного обучения в производство.
KFSERVING - Kubernetes Пользовательское определение ресурсов для обслуживания моделей ML на произвольных структурах.
LocalAI - API замены REST, который совместим со спецификациями API OpenAI для вывода.
Merlin - платформа для развертывания и обслуживания моделей машинного обучения.
MLEM - Версия и разверните свои модели ML по принципам Gitops.
Опиратор - превращает ваш код ML в микросервисы с помощью веб -API, интерактивного графического интерфейса и многого другого.
PredictionIo - сбор событий, развертывание алгоритмов, оценка, запрос прогнозных результатов через API.
Quix - Без сервера платформа для обработки потоков данных в режиме реального времени с моделями машинного обучения.
Rune - предоставляет контейнеры для инкапсуляции и развертывания трубопроводов и приложений Edgeml.
Seldon - перейдите по проектам ML от POC до производства с максимальной эффективностью и минимальным риском.
Streamlit - позволяет создавать приложения для ваших проектов ML с помощью обманчиво простых сценариев Python.
Сервировка Tensorflow - гибкая, высокопроизводительная система подачи для моделей ML, разработанная для производства.
TorchServe - гибкий и простой в использовании инструмент для обслуживания моделей Pytorch.
Сервер вывода Triton - обеспечивает оптимизированное решение для облачных и краевых выводов.
VESPA - хранить, поиск, организовать и делать выводы с машинным обузой по большим данным во время обслуживания.
Wallaroo.ai - платформа для развертывания, обслуживания и оптимизации моделей ML в средах облаков и краев.

Модель тестирования и валидация

Инструменты для тестирования и проверки моделей.

Deepchecks - пакет с открытым исходным кодом для проверки моделей ML и данных с различными проверками и люксами.
Starwhale - платформа Mlops/Llmops для построения моделей, оценки и тонкой настройки.
Trubrics - проверить машинное обучение с помощью науки о данных и отзывов экспертов.

Инструменты оптимизации

Инструменты оптимизации, связанные с масштабируемостью модели в производстве.

Accelerate-простой способ обучения и использования моделей Pytorch с мульти-GPU, TPU, смешанным назначением.
DASK - обеспечивает расширенную параллелизм для аналитики, обеспечивая производительность в масштабе для инструментов, которые вы любите.
DeepSpeed - Библиотека оптимизации глубокого обучения, которая делает распределенное обучение простым, эффективным и эффективным.
Fiber - Python распределенная вычислительная библиотека для современных компьютерных кластеров.
HOROVOD - Распределенная структура обучения глубокому обучению для Tensorflow, Keras, Pytorch и Apache Mxnet.
Mahout - Распределенная линейная структура алгебры и математически выразительная Scala DSL.
Mllib - Apache Spark's Scalable Machine Learning Library.
Modin - ускорить рабочие процессы Pandas, изменив одну строку кода.
Nebullvm-Легкая в использовании библиотека для повышения вывода ИИ.
NOS - Модуль с открытым исходным кодом для работы с рабочими нагрузками ИИ на Kubernetes оптимизированным образом.
Petastorm - обеспечивает одно машин или распределенную обучение и оценку моделей глубокого обучения.
Рапидс-дает возможность полностью выполнять сквозные науки о данных и аналитике полностью на графических процессорах.
Ray - быстрая и простая структура для строительства и запуска распределенных приложений.
SINGA - Apache Top Project, фокусируясь на распределенной подготовке моделей DL и ML.
TPOT - автоматический инструмент ML, который оптимизирует трубопроводы машинного обучения с использованием генетического программирования.

Инструменты упрощения

Инструменты, связанные с упрощением и стандартизацией машинного обучения.

Шасси - превращает модели в контейнеры для ML, которые работают практически везде.
Hermione - Помогите ученым -данным на создании более организованных кодов более быстрым и проще.
Hydra - структура для элегантной настройки сложных приложений.
Koalas - Pandas API на Apache Spark. Делает ученые данных более продуктивными при взаимодействии с большими данными.
Ludwig - позволяет пользователям тренировать и тестировать модели глубокого обучения без необходимости записать код.
Mlnotify - нет необходимости продолжать проверять обучение, только одну линию импорта, и вы узнаете, как это сделано.
Pycaret - с открытым исходным кодом, библиотека машинного обучения с низким кодом в Python.
Sagify - утилита CLI для обучения и развертывания моделей ML/DL на AWS SageMaker.
Soopervisor - Экспорт ML проекта в Kubernetes (Argo Workflows), воздушный поток, партия AWS и Slurm.
Soorgeon - преобразовать монолитные ноутбуки Юпитера в обслуживание трубопроводов.
Traingenerator - веб -приложение для создания кода шаблона для машинного обучения.
Turi Create - упрощает разработку моделей пользовательского машинного обучения.

Визуальный анализ и отладка

Инструменты для выполнения визуального анализа и отладки моделей ML/DL.

Aporia - Наблюдаемость с индивидуальным мониторингом и объяснимостью для моделей ML.
ARISE-свободная платформа наблюдаемости ML и модели модели ML.
Очевидно - интерактивные отчеты для анализа моделей ML во время проверки или мониторинга производства.
Fiddler - Мониторинг, объясните и проанализируйте свой ИИ в производстве.
Medifold - модель -агростический инструмент визуальной отладки для машинного обучения.
Nannyml - Алгоритм, способный полностью захватить влияние дрейфа данных на производительность.
Netron - визуализатор для нейронной сети, глубокого обучения и моделей машинного обучения.
Опик - оценить, проверить и судить приложения LLM с набором инструментов наблюдения.
Phoenix - Mlops в ноутбуке для устранения неполадок и тонкой настройки генеративных LLM, CV и табличных моделей.
Radicalbit - решение с открытым исходным кодом для мониторинга ваших моделей искусственного интеллекта в производстве.
Сверхпровод-полностью автоматизированная наблюдательная модель предприятия на платформе SAAS самообслуживания.
WHYLOGS - Стандарт с открытым исходным кодом для ведения журнала данных. Позволяет мониторинг ML и наблюдение.
Yellowbrick - Визуальный анализ и диагностические инструменты для облегчения выбора модели машинного обучения.

Инструменты рабочего процесса

Инструменты и структуры для создания рабочих процессов или трубопроводов в контексте машинного обучения.

ARGO - Контейнерный двигатель с открытым исходным кодом.
Automate Studio - быстро построить и развернуть рабочие процессы на основе AI.
Couler - унифицированный интерфейс для построения и управления рабочими процессами на разных двигателях рабочих процессов.
DSTACK - инструмент с открытым ядрам для автоматизации данных и учебных рабочих процессов.
Flyte - Легко создавать одновременные, масштабируемые и обслуживаемые рабочие процессы для машинного обучения.
Гамильтон - масштабируемая микрофрамочная работа общего назначения для определения потоков данных.
Кале - направлена на упрощение опыта науки о данных по развертыванию рабочих процессов трубопроводов Kubeflow.
KEDRO - Библиотека, которая реализует лучшую практику программного обеспечения для данных и трубопроводов ML.
Luigi - модуль Python, который помогает вам создать сложные трубопроводы партийных заданий.
Metaflow - LIB, дружелюбная для человека, которая помогает ученым и инженерам создавать и управлять научными проектами.
Mlrun - общий механизм для ученых данных, чтобы создать, запускать и контролировать задачи ML и трубопроводы.
Orchest - Редактор визуального трубопровода и оркестратор рабочего процесса с простым в использовании пользовательского интерфейса и на основе Kubernetes.
Ploomber - Напишите подготовленные, готовые к производству трубопроводы. Разрабатывать локально, развернуть в облаке.
Префект - система управления рабочими процессами, разработанная для современной инфраструктуры.
VDP - инструмент с открытым исходным кодом для бесшовной интеграции ИИ для неструктурированных данных в современный стек данных.
WordWare-IDE, размещенная в Интернете, где эксперты по нетехническим доменам могут создавать специфические для задачи агенты ИИ.
Zenml - расширяемая структура MLOPS с открытым исходным кодом для создания воспроизводимых трубопроводов.

Ресурсы

Где открыть новые инструменты и обсудить о существующих.

Статьи

Тур по платформам машинного обучения (база данных)
Непрерывная доставка для машинного обучения (Мартин Фаулер)
Постановление на видении MLOP: подход, основанный на зрелости (GIGAOM)
Операции машинного обучения (MLOPS): Обзор, определение и архитектура (ARXIV)
Дорожная карта MLOPS: полное руководство по карьере MLOPS (блоги Scaler)
MLOPS: Пробуки с непрерывной доставкой и автоматизацией в машинном обучении (Google)
MLOPS: машинное обучение как инженерная дисциплина (среда)
Правила машинного обучения: лучшие практики для ML Engineering (Google)
Оценка теста ML: рубрика для готовности к производству ML и снижения технического долга (Google)
Что такое Mlops? (Nvidia)