mlops
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con mlops, ordenados por estrellas.
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Automatizaciones de Collective Knowledge (CK), Collective Mind (CM/CMX) y MLPerf: proyectos impulsados por la comunidad para aprender a ejecutar cargas de trabajo de IA, ML y otras tecnologías emergentes de manera más eficiente y rentable en diversos modelos, conjuntos de datos, software y hardware utilizando la metodología y los benchmarks de MLPerf.
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Curso de código abierto sobre arquitectura, construcción y despliegue de un recomendador personalizado en tiempo real para artículos de moda de H&M.
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mRMR (mínima redundancia, máxima relevancia) para la selección automática de características a gran escala.
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Una lista curada de herramientas de código abierto utilizadas en plataformas de análisis y en el ecosistema de ingeniería de datos
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Lo justo y necesario de Kubernetes para empezar
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Patrones de aprendizaje automático distribuido de Manning Publications por Yuan Tang https://bit.ly/2RKv8Zo
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Motor para el seguimiento, visualización, explicabilidad, detección de deriva y paneles de control de IA/ML/datos para Polyaxon.
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MLOps para ingenieros DevOps: una guía práctica basada en proyectos sobre operaciones de aprendizaje automático.
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Repositorio histórico obsoleto. Superlinked ahora desarrolla SIE, un motor de inferencia autohospedado para embeddings, reranking, OCR, extracción y procesamiento de documentos.
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Proyecto completo de deep learning desarrollado en Full Stack Deep Learning, edición 2022. Generado automáticamente desde https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-2022
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skops es una biblioteca de Python que ayuda a compartir modelos basados en scikit-learn y ponerlos en producción
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