mlops

प्रोडक्शन-ग्रेड ML एप्लिकेशन विकसित करना, तैनात करना और उनमें सुधार करना सीखें।

Apache Airflow - वर्कफ़्लो को प्रोग्रामेटिक रूप से लिखने, शेड्यूल करने और मॉनिटर करने के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म

Qdrant - अगली पीढ़ी के AI के लिए उच्च-प्रदर्शन, बड़े पैमाने पर Vector Database और Vector Search Engine। क्लाउड पर भी उपलब्ध https://cloud.qdrant.io/

Label Studio मानकीकृत आउटपुट प्रारूप के साथ एक बहु-प्रकार डेटा लेबलिंग और एनोटेशन टूल है।

एजेंट्स, LLMs और ML मॉडल के लिए ओपन सोर्स AI इंजीनियरिंग प्लेटफ़ॉर्म। MLflow सभी आकार की टीमों को लागत नियंत्रित करने और मॉडल व डेटा तक पहुँच प्रबंधित करते हुए उत्पादन-गुणवत्ता वाले AI अनुप्रयोगों को डीबग, मूल्यांकन, मॉनिटर और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

☁️ क्लाउड-नेटिव स्टैक के साथ मल्टीमोडल AI एप्लिकेशन बनाएं

प्रोडक्शन-ग्रेड GenAI एजेंट बनाने के लिए एंड-टू-एंड, कोड-फर्स्ट ट्यूटोरियल। प्रोटोटाइप से लेकर एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट तक।

आपके मशीन लर्निंग को तैनात, मॉनिटर, वर्जन और स्केल करने के लिए शानदार ओपन सोर्स लाइब्रेरी की एक क्यूरेटेड सूची

डेटा और AI एल्गोरिदम को कुछ ही समय में उत्पादन-तैयार वेब अनुप्रयोगों में बदल देता है।

मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग ओपन बुक।

AI एजेंटों को रोशन करने के लिए परम ट्रेनर।

Kubernetes के लिए वर्कफ़्लो इंजन

Weaviate एक ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है जो ऑब्जेक्ट और वेक्टर दोनों को स्टोर करता है, जो क्लाउड-नेटिव डेटाबेस की फॉल्ट टॉलरेंस और स्केलेबिलिटी के साथ संरचित फ़िल्टरिंग के साथ वेक्टर खोज के संयोजन की अनुमति देता है।

डेटा संपत्तियों के विकास, उत्पादन और अवलोकन के लिए एक ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म।

DataTalks.Club से मुफ़्त MLOps कोर्स

MLOps के लिए संदर्भों की एक क्यूरेटेड सूची

क्लाउड में किसी भी ओपन-सोर्स LLM, जैसे DeepSeek और Llama, को OpenAI-संगत API एंडपॉइंट के रूप में चलाएं।

हमेशा जानें कि अपने डेटा से क्या उम्मीद करनी है।

AI डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म। मॉडल को प्रशिक्षित और फ़ाइन-ट्यून करने के लिए Weights & Biases का उपयोग करें, और प्रयोग से लेकर प्रोडक्शन तक मॉडल प्रबंधित करें।

Kedro प्रोडक्शन-रेडी डेटा साइंस के लिए एक टूलबॉक्स है। यह डेटा इंजीनियरिंग और डेटा साइंस पाइपलाइन बनाने में आपकी मदद करने के लिए सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करता है जो पुनरुत्पादित, रखरखाव योग्य और मॉड्यूलर हैं।

Jupyter नोटबुक के उदाहरण जो Amazon SageMaker का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने का तरीका प्रदर्शित करते हैं।

फ्रंटियर टीमों के लिए AI कंप्यूट प्लेटफॉर्म। SkyPilot बिखरे हुए AI कंप्यूट को एक AI सुपरकंप्यूटर में बदल देता है, जिससे फ्रंटियर AI टीमें तेजी से कस्टम इंटेलिजेंस बना सकती हैं।

AI/ML सिस्टम बनाएं, प्रबंधित करें और तैनात करें

Python के लिए ओपन-सोर्स, लो-कोड AutoML प्लेटफ़ॉर्म। PyCaret 4.0: sklearn-native इंजन + React कंट्रोल प्लेन।

Deeplake एजेंटों के लिए AI डेटा रनटाइम है। यह मल्टीमॉडल डेटालेक के साथ सर्वरलेस पोस्टग्रेस प्रदान करता है, जो स्केलेबल रिट्रीवल और ट्रेनिंग को सक्षम बनाता है।

AI ऐप्स और मॉडल सर्व करने का सबसे आसान तरीका - मॉडल इन्फेरेंस API, जॉब कतारें, LLM ऐप्स, मल्टी-मॉडल पाइपलाइन और बहुत कुछ बनाएँ!

Evidently एक ओपन-सोर्स ML और LLM ऑब्ज़र्वेबिलिटी फ़्रेमवर्क है। किसी भी AI-संचालित सिस्टम या डेटा पाइपलाइन का मूल्यांकन, परीक्षण और निगरानी करें। सारणीबद्ध डेटा से लेकर Gen AI तक। 100+ मेट्रिक्स।

गतिशील, लचीला AI ऑर्केस्ट्रेशन। AI वर्कफ़्लो बनाते समय डेटा, मॉडल और कंप्यूट को समन्वित करें।

AI/ML के लिए ओपन सोर्स फ़ीचर स्टोर

मल्टीमॉडल AI के लिए ओपन लेकहहाउस फॉर्मेट। 100 गुना तेज रैंडम एक्सेस, वेक्टर इंडेक्स और डेटा वर्जनिंग के लिए केवल 2 लाइनों के कोड में Parquet से कन्वर्ट करें। Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow और PyTorch के साथ संगत, और अधिक इंटीग्रेशन जल्द आ रहे हैं।