mlops

学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台

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/

Label Studio 是多类型数据标注工具，支持标准化输出格式

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

本代码库提供端到端的代码优先教程，涵盖生产级生成式AI智能体的每个层级，通过经过验证的模式和可复用的蓝图，指导您从创意火花到规模化部署，助力实际应用落地。

点亮AI智能体的终极训练器

Kubernetes工作流引擎

Weaviate 是一款开源的向量数据库，能够同时存储对象和向量，既支持向量搜索与结构化过滤相结合，又具备云原生数据库的容错能力和可扩展性。

面向数据资产开发、生产与观测的编排平台

DataTalks.Club 免费 MLOps 课程

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。

一本包含练习的机器学习系统设计小册子。并非《Designing Machine Learning Systems》书籍的代码库（该书代码库为`dmls-book`）。

构建、管理与部署人工智能及机器学习系统

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）。

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。

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。

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。

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

具备容错能力、高度可扩展的GPU编排系统，以及专为训练数十亿至数万亿参数模型设计的机器学习框架

学习运用大语言模型、智能体、检索增强生成、微调、大语言模型运维与人工智能系统技术，构建你的第二大脑AI助手。

面向昇腾平台的vLLM社区维护硬件插件

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