mlops

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Un centre de connaissances dédié à l'ingénierie des données et au machine learning.

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Une plateforme open-source de développement de pipelines ML

Framework MLOps complet en 7 étapes. Apprenez le MLOps gratuitement en concevant, construisant et déployant un système ML batch de bout en bout (code source + 2,5 heures de lecture et matériel vidéo).

CodeProject.AI Server est un service autonome que les développeurs de logiciels peuvent inclure et distribuer avec leurs applications afin de les enrichir grâce à la puissance de l'IA.

Optimisation de l'apprentissage par renforcement avec RLOps. Algorithmes et outils RL de pointe, avec un entraînement 10 fois plus rapide grâce à l'optimisation évolutionnaire des hyperparamètres.

🧠 Motorhead est un serveur de mémoire et de récupération d'informations pour LLM.

Un framework de service de modèles ML haute performance, offrant un traitement par lots dynamique et des pipelines CPU/GPU pour exploiter pleinement votre machine de calcul.

Extension de base de données vectorielle pour PostgreSQL destinée à la création d'applications d'IA.

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LightlyStudio - La plateforme de données unifiée pour le ML multimodal

Feuille de route de 10 semaines, à raison de 30 minutes par jour, sur l'inférence et l'optimisation de LLM : vLLM, SGLang, quantification, décodage spéculatif et benchmarking.

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Outils open source d'annotation et d'étiquetage de données

NucliaDB, la base de données de recherche IA pour le RAG

Ce dépôt fournit une stack personnalisable pour démarrer de nouveaux projets ML sur Databricks suivant les meilleures pratiques de production prêtes à l'emploi.

Workflows de bout en bout sur Google Cloud Platform Vertex AI pour les opérations de machine learning.

BharatMLStack est une pile d'infrastructure de machine learning open source et de bout en bout conçue chez Meesho pour prendre en charge les charges de travail ML en temps réel et par lots à l'échelle de Bharat

Modèle Cookiecutter pour projets FastAPI utilisant : Machine Learning, uv, GitHub Actions et Pytests

Une feuille de route ML (Machine Learning) Full Stack implique l'apprentissage des compétences et technologies nécessaires pour maîtriser tous les aspects du machine learning, y compris la collecte et le prétraitement des données, le développement, le déploiement et la maintenance des modèles.

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