mlops

Collective Knowledge (CK), Collective Mind (CM/CMX) và tự động hóa MLPerf: các dự án do cộng đồng thúc đẩy nhằm tìm hiểu cách chạy AI, ML và các khối lượng công việc mới nổi khác hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn trên nhiều mô hình, tập dữ liệu, phần mềm và phần cứng khác nhau bằng phương pháp và điểm chuẩn MLPerf.

Khóa học mã nguồn mở về kiến trúc, xây dựng và triển khai hệ thống gợi ý cá nhân hóa thời gian thực cho các mặt hàng thời trang H&M.

CDF SIG MLOps

mRMR (minimum-Redundancy-Maximum-Relevance) để tự động chọn lọc đặc trưng ở quy mô lớn

Danh sách chọn lọc các công cụ mã nguồn mở được sử dụng trong các nền tảng phân tích và hệ sinh thái kỹ thuật dữ liệu (data engineering)

Đủ kiến thức Kubernetes để bạn bắt đầu

Cung cấp các mô hình ngôn ngữ an toàn và hiệu quả.

Các mô hình học máy phân tán từ Manning Publications của Yuan Tang https://bit.ly/2RKv8Zo

Công cụ theo dõi, trực quan hóa, giải thích, phát hiện độ lệch và bảng điều khiển cho AI/ML/Dữ liệu của Polyaxon.

MLOps dành cho kỹ sư DevOps - Hướng dẫn thực hành dựa trên dự án về Vận hành Machine Learning

Kho lưu trữ lịch sử đã ngừng phát triển. Superlinked hiện phát triển SIE, một công cụ suy luận tự lưu trữ cho các tác vụ nhúng, xếp hạng lại, OCR, trích xuất và xử lý tài liệu.

Dự án học sâu hoàn chỉnh được phát triển trong khóa học Full Stack Deep Learning, phiên bản 2022. Được tạo tự động từ https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-2022

skops là một thư viện Python giúp bạn chia sẻ các mô hình dựa trên scikit-learn và đưa chúng vào môi trường sản xuất.

Các ví dụ cho Cerebrium Serverless GPUs.

Giám sát độ ổn định của dataframe Pandas hoặc Spark ⚙︎