mlops

🔥 Một AI agent tự động chạy các thí nghiệm deep learning của bạn 24/7 khi bạn đang ngủ. Giám sát chi phí bằng không, kiến trúc Leader-Worker, bộ nhớ kích thước cố định.

Làm cho data lake hoạt động hiệu quả với chuỗi thời gian

Trung tâm kiến thức về Kỹ thuật dữ liệu & Học máy

Tài liệu khóa học Hệ thống Deep Learning hiệu quả

Một nền tảng phát triển ML pipeline mã nguồn mở

🌀 𝗧𝗵𝗲 𝗙𝘂𝗹𝗹 𝗦𝘁𝗮𝗰𝗸 𝟳-𝗦𝘁𝗲𝗽𝘀 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸 | Học MLE & MLOps miễn phí bằng cách thiết kế, xây dựng và triển khai một hệ thống xử lý hàng loạt ML từ đầu đến cuối ~ mã nguồn + 2.5 giờ tài liệu đọc & video

CodeProject.AI Server là một dịch vụ độc lập mà các nhà phát triển phần mềm có thể tích hợp và phân phối cùng với ứng dụng của họ để nâng cao ứng dụng bằng sức mạnh của AI.

Tối ưu hóa học tăng cường với RLOps. Các thuật toán và công cụ RL tiên tiến, với tốc độ huấn luyện nhanh hơn 10 lần nhờ tối ưu hóa siêu tham số tiến hóa.

🧠 Motorhead là một máy chủ lưu trữ bộ nhớ và truy xuất thông tin cho các LLM.

Framework phục vụ mô hình ML hiệu năng cao, cung cấp tính năng xử lý theo lô động và đường ống CPU/GPU để khai thác tối đa máy tính của bạn

Tiện ích mở rộng cơ sở dữ liệu vector PostgreSQL để xây dựng các ứng dụng AI

Huấn luyện và triển khai ML REST API để dự đoán giá tiền điện tử trong 10 bước

LightlyStudio - Nền tảng dữ liệu hợp nhất cho Multimodal ML

Lộ trình 10 tuần, mỗi ngày 30 phút về suy luận và tối ưu hóa LLM, bao gồm vLLM, SGLang, lượng tử hóa, giải mã suy đoán và đo điểm chuẩn.

Neum AI là framework hàng đầu để quản lý việc tạo và đồng bộ hóa vector embeddings ở quy mô lớn.

Triển khai bất kỳ mô hình AI, tác nhân, cơ sở dữ liệu, RAG và đường ống nào cục bộ hoặc từ xa trong vài phút

Danh sách các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cho Deep Learning

Sổ tay, mã mẫu, ứng dụng mẫu và các tài nguyên khác minh họa cách sử dụng, phát triển và quản lý quy trình học máy và AI tạo sinh bằng Google Cloud Vertex AI.

Tìm hiểu cách tạo, phát triển và duy trì cơ sở mã MLOps hiện đại

Công cụ chú thích và gán nhãn dữ liệu mã nguồn mở

NucliaDB, cơ sở dữ liệu tìm kiếm AI cho RAG

Kho lưu trữ này cung cấp một ngăn xếp có thể tùy chỉnh để bắt đầu các dự án ML mới trên Databricks tuân theo các phương pháp thực hành tốt nhất trong sản xuất.

Quy trình làm việc toàn diện trên Google Cloud Platform Vertex AI cho các hoạt động học máy (MLOps)

BharatMLStack là một stack hạ tầng machine learning mã nguồn mở, toàn diện được xây dựng tại Meesho để hỗ trợ các khối lượng công việc ML theo thời gian thực và theo lô ở quy mô Bharat

Mẫu Cookiecutter cho các dự án FastAPI sử dụng: Machine Learning, uv, Github Actions và Pytests

Lộ trình ML (Machine Learning) Full Stack bao gồm việc học các kỹ năng và công nghệ cần thiết để trở nên thành thạo trong mọi khía cạnh của học máy, bao gồm thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, triển khai và bảo trì.

Ollama cho các mô hình ML cổ điển. Trình biên dịch AOT chuyển đổi các mô hình XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost và ONNX thành mã suy luận C99 gốc. Một lệnh để tải, một lệnh để phục vụ. Nhanh hơn 336 lần so với suy luận bằng Python.

Khóa học Machine Learning Serverless để xây dựng các dịch vụ dự đoán hỗ trợ AI từ các mô hình và tính năng.

Các giải pháp tăng tốc Azure MLOps (v2). Các mẫu sẵn sàng cho doanh nghiệp để triển khai mô hình học máy của bạn trên nền tảng Azure