mlops

Uma biblioteca de registro de dados de código aberto para modelos de machine learning e pipelines de dados. 📚 Fornece visibilidade sobre a qualidade dos dados e o desempenho do modelo ao longo do tempo. 🛡️ Suporta coleta de dados com preservação de privacidade, garantindo segurança e robustez. 📈

A Camada de Contexto para dados não estruturados: datasets tipados e versionados sobre S3, GCS, Azure

Plugin de hardware mantido pela comunidade para vLLM em Ascend.

✨ Crie um modelo de aprendizado de máquina a partir de um prompt.

O Apache Hamilton ajuda cientistas de dados e engenheiros a definir fluxos de dados testáveis, modulares e auto-documentados, que codificam linhagem/rastreamento e metadados. Executa e escala em qualquer lugar onde o Python execute.

Construa aplicações que tomam decisões (chatbots, agentes, simulações, etc...). Monitore, rastreie, persista e execute em sua própria infraestrutura.

Uma lista curada de projetos e recursos incríveis relacionados ao Argo (um projeto graduado da CNCF)

Plataforma de IA de código aberto cubestudio: solução completa nativa em nuvem para aprendizado de máquina, aprendizado profundo e grandes modelos (LLMs). Inclui MaaS, MLOps, orquestração de pipeline, treinamento distribuído, busca de hiperparâmetros, inferência, virtualização VGPU, computação de borda, rotulagem automatizada, ajuste fino (SFT) de modelos como deepseek, suporte a inferência multi-máquina (vllm/ollama/mindie), bases de conhecimento privadas, marketplace de modelos e suporte a hardware heterogêneo (Ascend, Cambricon, etc.) com suporte a RDMA/RoCE.

LUPINE é uma ponte GPU over IP que permite conectar GPUs de máquinas remotas a máquinas apenas com CPU.

Framework de automodificação vindo do futuro. O primeiro AMS (Agentic Modeling System) do mundo.

Ambiente de desenvolvimento reproduzível para humanos e agentes

Treinamento distribuído de modelos de IA e ajuste fino de LLMs no Kubernetes

nannyml: ciência de dados pós-implantação em Python

Exemplos de MLOps

O Virtual Feature Store. Transforme sua infraestrutura de dados existente em um feature store.

Feathr – Uma plataforma escalável e unificada de engenharia de dados e IA para empresas.

Guardrails focados em segurança para operações de nuvem e Kubernetes impulsionadas por IA

OpenMLDB é um banco de dados de aprendizado de máquina de código aberto que fornece uma plataforma de recursos computando recursos consistentes para treinamento e inferência.

Machine Learning automatizado no Kubernetes

MLRun é uma plataforma MLOps de código aberto para construir e gerenciar rapidamente aplicações de ML contínuas ao longo de seu ciclo de vida. O MLRun integra-se ao seu ambiente de desenvolvimento e CI/CD, automatizando a entrega de dados de produção, pipelines de ML e aplicações online.

Trilha de aprendizado para Engenheiro de Infraestrutura de IA - currículo de infraestrutura de ML em produção (2 a 4 anos de experiência).

Clareza na atual confusão acelerada da inovação de código aberto

🔥 Painel de monitoramento de GPU NVIDIA em tempo real.

Plataforma de pesquisa de benchmark de inferência contínua de código aberto — Kimi K3 2.8T, MiniMax M3, DeepSeekv4, GLM5 - GB200 NVL72 vs MI355X vs B200 vs GB300 NVL72 e em breve™ TPUv6e/v7/Trainium2/3

MLE-Agent: Seu companheiro inteligente para engenharia e pesquisa de IA. Integra-se com arxiv e paper with code para fornecer melhores planos de código/pesquisa. Suporte a OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, etc. Code RAG

O ModelFox facilita o treinamento, a implantação e o monitoramento de modelos de aprendizado de máquina.

Um template de pacote Python abrangente para iniciar e padronizar suas iniciativas de MLOps e pipelines de dados.

Uma ferramenta DevOps de código aberto da CNCF para empacotar e versionar modelos de IA/ML, conjuntos de dados, código e configurações em um OCI Artifact.

Implante um serviço de inferência de ML com baixo custo em menos de 10 linhas de código.

Hopsworks - Plataforma de IA intensiva em dados com um Feature Store