mlops

🔥 睡眠中も24時間365日ディープラーニングの実験を実行する自律型AIエージェント。コストゼロのモニタリング、リーダー・ワーカーアーキテクチャ、定サイズメモリを搭載。

時系列データに対応するデータレイクの構築

データエンジニアリングと機械学習のナレッジハブ

効率的なディープラーニングシステムコースの教材

オープンソースのMLパイプライン開発プラットフォーム

🌀 𝗧𝗵𝗲 𝗙𝘂𝗹𝗹 𝗦𝘁𝗮𝗰𝗸 𝟳-𝗦𝘁𝗲𝗽𝘀 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸 | エンドツーエンドのMLバッチシステムの設計、構築、デプロイを通じてMLEとMLOpsを無料で学ぶ ～ ソースコード ＋ 2.5時間の読み物および動画資料

CodeProject.AI Server は、ソフトウェア開発者がアプリケーションに組み込んで配布し、AI の機能でアプリを拡張できる自己完結型サービスです。

RLOps による強化学習の効率化。最先端の強化学習アルゴリズムとツールを提供し、進化型ハイパーパラメータ最適化により 10 倍高速なトレーニングを実現。

🧠 Motorhead は、LLM 向けのメモリおよび情報検索サーバーです。

動的バッチ処理と CPU/GPU パイプラインを提供し、計算マシンの性能を最大限に引き出す高性能な ML モデルサービングフレームワーク

AIアプリケーション構築のためのPostgreSQLベクトルデータベース拡張機能

10ステップで暗号資産価格を予測する ML REST API のトレーニングとデプロイ

LightlyStudio - マルチモーダル ML 向けの統合データプラットフォーム

LLM 推論サービングと最適化のための、1日30分・10週間のロードマップ。vLLM、SGLang、量子化、予測デコード、ベンチマーク。

Neum AIは、大規模なベクトル埋め込みの作成と同期を管理するためのクラス最高峰のフレームワークです

あらゆる AI モデル、エージェント、データベース、RAG、パイプラインをローカルまたはリモートで数分以内にデプロイ

ディープラーニング向けクラウドプロバイダーのリスト

Google Cloud Vertex AI を使用した機械学習および生成AIワークフローの利用、開発、管理方法を示すノートブック、コードサンプル、サンプルアプリ、その他のリソース。

最先端の MLOps コードベースの作成、開発、保守の方法を学ぶ

オープンソースのデータアノテーション・ラベリングツール

NucliaDB：RAG向けのAI検索データベース

本番環境のベストプラクティスに準拠した新しいMLプロジェクトをDatabricks上で迅速に開始するためのカスタマイズ可能なスタックを提供するリポジトリ

機械学習運用のためのGoogle Cloud Platform Vertex AIエンドツーエンドワークフロー

BharatMLStack は、インド規模のリアルタイムおよびバッチ ML ワークロードをサポートするために Meesho で構築された、オープンソースのエンドツーエンド機械学習インフラストラクチャスタックです

Machine Learning、uv、GitHub Actions、Pytestを使用するFastAPIプロジェクト向けのCookiecutterテンプレート

フルスタック ML（機械学習）ロードマップには、データ収集と前処理、モデル開発、デプロイ、メンテナンスなど、機械学習のあらゆる側面で習熟するために必要なスキルとテクノロジーの学習が含まれます。

古典的な ML モデル向けの Ollama。XGBoost、LightGBM、scikit-learn、CatBoost、ONNX モデルをネイティブの C99 推論コードに変換する AOT コンパイラ。1 つのコマンドでロードし、1 つのコマンドでサーブする。Python 推論より 336 倍高速。

モデルと特徴量からAI搭載の予測サービスを構築するためのサーバーレス機械学習コース

Azure MLOps (v2) ソリューションアクセラレータ。Azure プラットフォーム上で機械学習モデルをデプロイするためのエンタープライズ対応テンプレート。