构建、管理与部署人工智能及机器学习系统

学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

Triton推理服务器提供优化的云端和边缘推理解决方案。

Ultralytics YOLO 🚀

Ultralytics YOLOv5 在 PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 中的实现

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Qlib是一款面向AI的量化投资平台，其目标是从创意探索到生产部署的全流程，通过人工智能技术赋能量化研究。该平台支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习，并现已集成https://github.com/microsoft/RD-Agent以实现研发流程的自动化。

Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

学习它。构建它。为他人交付它。

一本包含多框架代码、数学原理与深度讨论的交互式深度学习书籍，已被斯坦福、麻省理工、哈佛和剑桥等全球70个国家500所高校采用。

机器学习系统导论

飞桨并行分布式深度学习框架：源于工业实践的机器学习框架

一个轻量级的Python人脸识别与面部属性分析库，支持年龄、性别、情绪和种族识别。

机器学习互操作性的开放标准

云原生控制平面

ARIS ⚔️（自动睡眠研究）——仅需 Markdown 的轻量级自主机器学习研究技能：跨模型评审循环、想法发现与实验自动化。无框架、无锁定——兼容 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任意 LLM 智能体。

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借助Segment Anything等卓越模型提供的AI支持，实现轻松数据标注

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。

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。