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。

面向PyTorch的移动端、嵌入式与边缘设备端侧人工智能

Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

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。

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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

Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code

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。

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。

fastai深度学习库

H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台：支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。

Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台

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

面向昇腾平台的vLLM社区维护硬件插件