mlops

머신러닝 모델 및 데이터 파이프라인을 위한 오픈소스 데이터 로깅 라이브러리 📚 시간에 따른 데이터 품질 및 모델 성능에 대한 가시성 제공 🛡️ 개인정보 보호를 지원하는 데이터 수집으로 안전성과 견고성 보장 📈

비정형 데이터를 위한 컨텍스트 레이어: S3, GCS, Azure 상의 타입 지정 및 버전 관리된 데이터셋

Ascend 기반 vLLM을 위한 커뮤니티 유지보수 하드웨어 플러그인

✨ 프롬프트로 머신러닝 모델 구축

Apache Hamilton은 데이터 과학자와 엔지니어가 데이터 혈통(lineage)/추적 및 메타데이터를 인코딩하는 테스트 가능하고 모듈화된 자체 문서화 데이터 흐름을 정의할 수 있도록 돕습니다. Python이 실행되는 모든 곳에서 실행되고 확장됩니다.

의사결정을 내리는 애플리케이션(챗봇, 에이전트, 시뮬레이션 등)을 구축하세요. 자체 인프라에서 모니터링, 추적, 지속성 유지 및 실행이 가능합니다.

Argo(CNCF 졸업 프로젝트)와 관련된 멋진 프로젝트 및 리소스 선별 목록

cubestudio 오픈소스 클라우드 네이티브 원스톱 머신러닝/딥러닝/대형언어모델 AI 플랫폼

LUPINE은 원격 머신의 GPU를 CPU 전용 머신에 연결할 수 있게 해주는 GPU over IP 브리지입니다.

🤖 미래에서 온 자체 수정 프레임워크 🔮 세계 최초 AMS

인간과 에이전트를 위한 재현 가능한 개발 환경

Kubernetes 기반 분산 AI 모델 학습 및 LLM 파인튜닝

nannyml: 파이썬(Python) 기반의 배포 후 데이터 과학 모니터링 도구

MLOps 예제

가상 피처 스토어. 기존 데이터 인프라를 피처 스토어로 변환

Feathr – 엔터프라이즈를 위한 확장 가능하고 통합된 데이터 및 AI 엔지니어링 플랫폼

AI 기반 클라우드 및 Kubernetes 작업을 위한 안전 제일 가드레일

OpenMLDB는 학습 및 추론을 위해 일관된 피처를 계산하는 피처 플랫폼을 제공하는 오픈소스 머신러닝 데이터베이스입니다.

Kubernetes에서의 자동화된 머신러닝

MLRun은 전체 라이프사이클에 걸쳐 지속적인 ML 애플리케이션을 빠르게 구축하고 관리하기 위한 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. 개발 및 CI/CD 환경에 통합되어 프로덕션 데이터, ML 파이프라인, 온라인 애플리케이션의 배포를 자동화합니다.

AI 인프라 엔지니어 학습 트랙 - 프로덕션 ML 인프라 커리큘럼 (경력 2~4년 차)

:closed_book: 빠르게 변화하는 오픈소스 혁신의 혼란 속에서 명확성 찾기

🔥 실시간 NVIDIA GPU 대시보드

오픈 소스 지속적 추론 벤치마크 연구 플랫폼 — Kimi K3 2.8T, MiniMax M3, DeepSeekv4, GLM5 - GB200 NVL72 vs MI355X vs B200 vs GB300 NVL72 및 곧 출시될™ TPUv6e/v7/Trainium2/3

🤖 MLE-Agent: 원활한 AI 엔지니어링 및 연구를 위한 지능형 파트너. 🔍 arxiv 및 paper with code와 연동하여 더 나은 코드/연구 계획 제공 🧰 OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama 등 지원. :fireworks: 코드 RAG

ModelFox를 사용하면 머신러닝 모델을 쉽게 학습, 배포 및 모니터링할 수 있습니다.

MLOps 이니셔티브와 데이터 파이프라인을 시작하고 표준화하기 위한 종합적인 Python 패키지 템플릿입니다.

AI/ML 모델, 데이터셋, 코드, 설정을 OCI 아티팩트로 패키징하고 버전 관리하기 위한 CNCF의 오픈 소스 DevOps 도구입니다.

10줄 미만의 코드로 저비용 ML 추론 서비스를 배포하세요.

Hopsworks - 피처 스토어가 포함된 데이터 집약적 AI 플랫폼