mlops
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con mlops, ordenados por estrellas.
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Emergentes recientes
Repositorios creados en los últimos 90 días, etiquetados con mlops.
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Una hoja de ruta de 10 semanas, 30 minutos al día, para la inferencia y optimización de LLM. Incluye vLLM, SGLang, cuantización, decodificación especulativa y benchmarking.
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Aprende a desarrollar, desplegar e iterar sobre aplicaciones de ML listas para producción.
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Apache Airflow: una plataforma para crear, programar y supervisar flujos de trabajo mediante código
★ 46.638+64Variación de estrellas de los últimos 7 días - #3
Qdrant - Base de datos vectorial y motor de búsqueda vectorial de alto rendimiento y escala masiva para la próxima generación de IA. También disponible en la nube https://cloud.qdrant.io/
★ 34.260+141Variación de estrellas de los últimos 7 días - #4
Label Studio es una herramienta de etiquetado y anotación de datos multitiempo con formato de salida estandarizado
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La plataforma de ingeniería de IA de código abierto para agentes, LLMs y modelos de ML. MLflow permite a equipos de todos los tamaños depurar, evaluar, monitorear y optimizar aplicaciones de IA de calidad de producción mientras controlan los costos y gestionan el acceso a modelos y datos.
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Tutoriales de extremo a extremo y orientados a código para construir agentes GenAI de nivel de producción. Desde el prototipo hasta el despliegue empresarial.
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Una lista seleccionada de excelentes bibliotecas de código abierto para implementar, monitorear, versionar y escalar tu aprendizaje automático.
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Convierte datos y algoritmos de IA en aplicaciones web listas para producción en poco tiempo.
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Libro abierto de ingeniería de aprendizaje automático
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El entrenador definitivo para potenciar agentes de IA.
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Motor de flujos de trabajo para Kubernetes
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Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que almacena tanto objetos como vectores, permitiendo combinar la búsqueda vectorial con el filtrado estructurado, con la tolerancia a fallos y la escalabilidad de una base de datos nativa de la nube.
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Una plataforma de orquestación para el desarrollo, producción y observación de activos de datos.
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Curso gratuito de MLOps de DataTalks.Club
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Una lista seleccionada de referencias para MLOps
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Ejecuta cualquier LLM de código abierto, como DeepSeek y Llama, como un endpoint de API compatible con OpenAI en la nube.
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Siempre sabe qué esperar de tus datos.
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La plataforma de desarrollo de IA. Usa Weights & Biases para entrenar y ajustar modelos, y gestionarlos desde la experimentación hasta la producción.
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Cuadernos Jupyter de ejemplo 📓 que demuestran cómo construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning usando 🧠 Amazon SageMaker.
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Kedro es una caja de herramientas para ciencia de datos lista para producción. Utiliza las mejores prácticas de ingeniería de software para ayudarte a crear pipelines de ingeniería y ciencia de datos que sean reproducibles, mantenibles y modulares.
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La plataforma de computación de IA para equipos de vanguardia. SkyPilot convierte la computación de IA fragmentada en una supercomputadora de IA, permitiendo a los equipos de IA de vanguardia construir inteligencia personalizada más rápido.
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Plataforma AutoML de código abierto y bajo código para Python. PyCaret 4.0: motor nativo de sklearn + panel de control en React.
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Deeplake es un entorno de ejecución de datos de IA para agentes. Proporciona Postgres sin servidor con un datalake multimodal, lo que permite la recuperación y el entrenamiento escalables.
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La forma más sencilla de servir aplicaciones y modelos de IA: ¡crea APIs de inferencia de modelos, colas de trabajos, aplicaciones LLM, pipelines de múltiples modelos y más!
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Evidently es un marco de observabilidad de código abierto para ML y LLM. Evalúa, prueba y monitorea cualquier sistema impulsado por IA o canalización de datos. Desde datos tabulares hasta Gen AI. Más de 100 métricas.
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Orquestación de IA dinámica y resiliente. Coordine datos, modelos y computación al construir flujos de trabajo de IA.
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El repositorio de características de código abierto para IA y aprendizaje automático
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Formato Open Lakehouse para IA multimodal. Convierte desde Parquet en 2 líneas de código para un acceso aleatorio 100 veces más rápido, índice de vectores y versionado de datos. Compatible con Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow y PyTorch, con más integraciones próximamente.
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