mlops

🔥 एक स्वायत्त AI एजेंट जो आपके सोने के दौरान 24/7 आपके डीप लर्निंग एक्सपेरिमेंट्स को चलाता है। शून्य-लागत निगरानी, लीडर-वर्कर आर्किटेक्चर, स्थिर-आकार की मेमोरी।

टाइम सीरीज़ के लिए डेटा लेक को काम करना

एक डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग नॉलेज हब

कुशल डीप लर्निंग सिस्टम पाठ्यक्रम सामग्री

एक ओपन-सोर्स ML पाइपलाइन डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म

फुल स्टैक 7-स्टेप्स MLOps फ्रेमवर्क। एंड-टू-एंड ML बैच सिस्टम को डिजाइन, निर्माण और तैनात करके MLE और MLOps सीखें

CodeProject.AI Server एक सेल्फ-कंटेन्ड सर्विस है जिसे सॉफ्टवेयर डेवलपर्स अपने एप्लिकेशन में शामिल कर सकते हैं और AI की शक्ति के साथ अपने ऐप्स को बेहतर बनाने के लिए वितरित कर सकते हैं।

RLOps के साथ सुदृढीकरण सीखने (reinforcement learning) को सुव्यवस्थित करना। अत्याधुनिक RL एल्गोरिदम और उपकरण, इवोल्यूशनरी हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से 10 गुना तेज़ प्रशिक्षण के साथ।

🧠 Motorhead LLMs के लिए एक मेमोरी और सूचना पुनर्प्राप्ति सर्वर है।

एक उच्च-प्रदर्शन ML मॉडल सर्विंग फ्रेमवर्क, जो आपके कंप्यूटिंग संसाधन का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए गतिशील बैचिंग और CPU/GPU पाइपलाइन प्रदान करता है

AI एप्लिकेशन बनाने के लिए PostgreSQL वेक्टर डेटाबेस एक्सटेंशन

क्रिप्टो कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए 10 चरणों में ML REST API को ट्रेन और डिप्लॉय करें

LightlyStudio - मल्टीमॉडल ML के लिए एकीकृत डेटा प्लेटफॉर्म।

LLM इन्फरेंस सर्विंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए 10-सप्ताह, 30-मिनट-प्रति-दिन का रोडमैप। vLLM, SGLang, क्वांटाइज़ेशन, स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग, बेंचमार्किंग।

Neum AI बड़े पैमाने पर वेक्टर एम्बेडिंग के निर्माण और सिंक्रनाइज़ेशन को प्रबंधित करने के लिए एक बेहतरीन फ्रेमवर्क है।

मिनटों में स्थानीय या रिमोट रूप से किसी भी AI मॉडल, एजेंट, डेटाबेस, RAG और पाइपलाइन को डिप्लॉय करें

डीप लर्निंग क्लाउड प्रदाताओं की सूची

नोटबुक, कोड नमूने, सैंपल ऐप्स और अन्य संसाधन जो Google Cloud Vertex AI का उपयोग करके मशीन लर्निंग और जेनरेटिव AI वर्कफ़्लो को विकसित और प्रबंधित करने का तरीका प्रदर्शित करते हैं।

अत्याधुनिक MLOps कोड बेस बनाने, विकसित करने और बनाए रखने का तरीका जानें।

ओपन सोर्स डेटा एनोटेशन और लेबलिंग टूल्स

NucliaDB, RAG के लिए AI सर्च डेटाबेस

यह रिपॉजिटरी Databricks पर नए ML प्रोजेक्ट्स शुरू करने के लिए एक कस्टमाइज़ेबल स्टैक प्रदान करती है जो प्रोडक्शन बेस्ट-प्रैक्टिसेस का पालन करती है।

मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के लिए Google Cloud Platform Vertex AI एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो

BharatMLStack एक ओपन-सोर्स, एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर स्टैक है जिसे Meesho में Bharat स्केल पर रीयल-टाइम और बैच ML वर्कलोड का समर्थन करने के लिए बनाया गया है

FastAPI प्रोजेक्ट्स के लिए Cookiecutter टेम्प्लेट, जिसमें Machine Learning, uv, Github Actions और Pytests शामिल हैं।

एक फुल स्टैक ML (मशीन लर्निंग) रोडमैप जिसमें डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल डेवलपमेंट, डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस सहित मशीन लर्निंग के सभी पहलुओं में कुशल बनने के लिए आवश्यक कौशल और तकनीकों को सीखना शामिल है।

क्लासिकल ML मॉडल के लिए Ollama। एक AOT कंपाइलर जो XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost और ONNX मॉडल को नेटिव C99 इन्फरेंस कोड में बदलता है। लोड करने के लिए एक कमांड, सर्व करने के लिए एक कमांड। Python इन्फरेंस से 336 गुना तेज़।

मॉडल और फीचर्स से AI-सक्षम प्रेडिक्शन सर्विस बनाने के लिए सर्वरलेस मशीन लर्निंग कोर्स

Azure MLOps (v2) सॉल्यूशन एक्सेलेरेटर्स। Azure प्लेटफॉर्म पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय करने के लिए एंटरप्राइज़-रेडी टेम्पलेट्स।