项目竞品项目
evidentlyai/evidently
Evidently 是开源的机器学习和大语言模型可观测性框架。评估、测试并监控任何AI驱动系统或数据流水线。从表格数据到生成式AI，涵盖100多项指标。
apache/airflow
Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台
GokuMohandas/Made-With-ML
学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。
aws/amazon-sagemaker-examples
示例 📓 Jupyter 笔记本，展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。
microsoft/SynapseML
简易分布式机器学习
qdrant/qdrant
Qdrant - 面向下一代 AI 的高性能大规模向量数据库与向量搜索引擎，亦提供云端版本 https://cloud.qdrant.io/
mlflow/mlflow
构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台
argoproj/argo-workflows
Kubernetes工作流引擎
tensorzero/tensorzero
TensorZero是工业级LLM应用的开源技术栈，整合了LLM网关、可观测性、优化、评估与实验功能。
Netflix/metaflow
构建、管理与部署人工智能及机器学习系统
skypilot-org/skypilot
在任何AI基础设施上运行、管理和扩展AI工作负载。使用统一系统访问和管理所有AI计算资源（Kubernetes、17+云平台或本地部署）。
flyteorg/flyte
可扩展且灵活的工作流编排平台，无缝统一数据、机器学习和分析技术栈。
lance-format/lance
面向多模态AI的开放式湖仓格式。仅需两行代码即可从Parquet转换，实现百倍速随机访问、向量索引与数据版本管理。兼容Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow及PyTorch，并持续扩展集成生态。
kserve/kserve
面向 Kubernetes 可扩展多框架部署的标准化分布式生成式与预测式 AI 推理平台
kubeflow/trainer
基于Kubernetes的分布式AI模型训练与微调
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