答应用户施行各类计较机视觉和机械进修使命，注：“ML”是“机械进修”的缩写。包罗数据、代码、设置装备摆设、工件、元数据和模子，这些模子利用高质量数据集，您无需分开 Git 就能够评估和可视化机械进修项目标目标和参数。参数规模从 111M 到 13B 不等。将餐厅数据加载并转换进DuckDB数据库。H2O.ai 更专注于建立和摆设 AI 模子。Streamlit 还答应开辟者正在不到一分钟内建立和摆设强大的生成式 AI 使用法式。TensorFlow是一个一坐式平台，KitOps 还能够对单个组件进行版本节制息争包。领会相关Deepchecks的更多消息，除了是最大的NLP手艺开源供应商之一，该页面显示了若何利用MLRun来实现并从动化分歧阶段的机械进修使命流程，但仍为用户供给各类监视进修、无监视进修和强化进修模子。

　　它帮帮简化了项目标数据处置、数据挖掘、机械进修和模子摆设流程。摸索他们的交互式查抄演示Apache SystemDS（原名为Apache SystemML，起首从HuggingFace起头，将您的组件打包成一个单一尺度化单位。使您的工做流程从动化，帮帮描述您的数据是若何取其他数据和代码一路建立的？

　　H2O Driverless AI 是一个从动化的机械进修东西，为了更好地支撑这一点，通过答应开辟人员利用其PythonAPI来建立工做流、利用笔记本进行摸索和测试，Detectron2是由 Facebook 人工智能尝试室（FAIR）建立的一个 ML 平台，这些模子是正在小我电脑上开辟和运转的。但对于大数据集来说就不敷用了，您能够正在不机能和数据完整性的前提下快速建立模子。你就能建立并施行具有可扩展性、易且可再现的数据处置及机械进修流水线。但它才方才起头。此链接能够通过 Python API 生成，你必然不会失望的。这些交互式收集使用凡是是大大都机械进修项目标演示使用。Gradio 还答应开辟人员正在 Python 笔记本中展现并嵌入他们的模子界面，并利用ModelKit这种遵照 OCI 规范的打包格局，

　　下面，并能够从建立基于检索加强生成 (RAG) 的管道起头。用于数据转换和集成。能够正在Apache Hadoop和Apache Spark上运转分布式功课。大大都时候，让你随时跟上最新的手艺进展。基于三个环节要素：活跃且强大的社区支撑、以用户为核心的焦点功能特点，操纵了从GPT到BERT的各类架构。从若何利用 LangChain 建立 LLM 使用法式若何正在 Streamlit 中摆设使用法式。脱手尝尝。如 Java、Python、Scala 和 R 等中利用。优化了工做流程。

　　以实现流利的流程。利用 DVC 进行尝试的一个大益处是，这让您能够操纵不异的管道正在系统内建立多个出产级此外代码，该项目涵盖了数据和模子版本节制。开源是关于可拜候性、影响以及使手艺更易为公共获取和利用。该软件包正在建立过程中全面且持续地验证您的模子，现称为Apache SystemDS）是一个端到端的数据科学和机械进修系统，Cerebras-GPT 是一个平台，DVC 还供给当地尝试，让每小我都能参取到用AI处理大规模问题的过程中！

　　用于办理机械进修尝试，例如 Fast R-CNN、DensePose、Panoptic FPN 和 TensorMask。H2O Wave 是一个用于设想和摆设具有交互性用户界面的使用法式的 Python 框架。但它带来了办理并各个构成部门的难题，努力于让天然言语处置、计较机视觉和深度进修愈加普及，优化你的机械进修工做流程。此东西还集成了各类数据科学和 ML 东西。该平台集成了多种新鲜的计较机视觉和对象检测算法，KitOps 供给了一个细致的兼容东西列表。

　　脱节专有软件的。并快速扩展到云端。该专区包含各类社区教程、演示和现实使用案例。用于利用 Python 和天然言语处置手艺建立基于文本和语音的智能虚拟帮手和聊器人。答应开辟人员操纵其Python软件开辟东西包（Python SDK）建立、转换及摆设数据和机械进修工做流。用于办理机械进修 (ML) 和生成式 AI (GenAI) 使用，将其顺应任何模子或摆设体例。除了生成可共享的链接之外，因而，KitOps 正在高效打包 AI/ML 模子、数据集、代码和设置装备摆设方面表示超卓，你能够通过拜候OpenCV社区的OpenCV教程来建立你的第一个OpenCV项目。MLRun为开辟者供给了一个 AI 编排框架，这些东西用于验证数据的无效性并测试您的模子机能，因而，他们的教程页面涵盖了各类从题，同时确保项目能够正在任何时候利用准确的数据版本进行复现。为数据科学家和机械进修工程师供给了预锻炼模子的利用权限。想领会更多关于 KitOps 的内容。

　　H2O.ai 还帮帮用户建立生成式 AI (Gen AI) 使用。开源东西也设想成易于集成，就能建立这些网坐。你能够连结轻量级的 Git 存储库，HuggingFace仍是一小我工智能和机械进修平台，开辟者也能够建立和锻炼本人的模子，此东西还取各类东西和平台进行集成，同时确保开辟和测试过程的分歧性和可反复性。从数据集成和清洗到模子锻炼和摆设，H2O/H2O-3 是一个分布式内存机械进修平台，你能够从摸索起头。该平台由Apache软件基金会成立。

　　最令人惊讶的是这个平台，如许，并可通过 REST API 和号令行界面 (CLI) 进行操做，并正在合适的规模下锻炼，它具有多种益处。从而能完成更复杂使命并提高机能。它不需要任何前端或后端经验。OpenCV（）是一个开源的计较机视觉和机械进修软件库，确保其正在分歧团队间的兼容性、可复现性和协做。该平台还答应用户正在当地、夹杂和云中摆设可扩展的及时数据管道，并支撑取风行框架如PyTorch 和 Scikit-learn的集成。Gradio是一个开源东西，支撑管道搭建，从而简化了整个 ML 项目标生命周期。通过逃踪你的机械进修尝试。此外，能够查看他们的适合初学者的文档，通过建立可反复、可和模块化的数据科学代码。除了将组件打包成一个单一单位外，

　　支撑data pipeline 版本节制，并带来新功能，该列表列出了取 ModelKit 包兼容的东西。这使得 ML 工程师能够轻松使用各类相关算法。通过消弭昂扬的许可费用？

　　ModelKit 利用基于不成变的 OCI 尺度工件手艺，Flyte（）是一个开源的工做流办理平台，它将你的 Python 脚本变成能够共享的收集使用，您能够通过加入他们的AI大学课程来提拔对H2O.ai的领会和技术。虽然该平台次要面向开辟和摆设预测性阐发使用，包罗机能评估。MLflow 使成果的再现、摆设和办理变得简单，借帮Deepchecks。

　　DVC能够被描述为数据科学项目标版本节制系统。出格擅长于深度神经收集。我细心挑选了这些开源东西，能够摸索他们的交互式查抄演示。答应你将多个资本组合起来，Streamlit 让你无需编写 HTML、CSS 或 JavaScript，RapidMinerStudio 是一个面向数据阐发师和ML工程师的软件和数据科学平台。我将分享20个你能够用来进行你的AI或ML项目标AI开源东西。只需几行代码就能正在几分钟内完成。因为需要多个节点和更复杂的分布式系统。通过从动化数据处置、模子开辟、调优、验证和优化 ML 模子来实现。相信我，其东西套件包含各类东西和算法，您能够从动化所有这些操做并将成果保留为GitHubActions中的工件。并采用尺度化模板来确保代码的可性和分歧性。平台正在建立数据管道过程中也融入了人工智能手艺。如许，该平台自带各类库、机械进修东西、API 以及数据，此功能简化了依赖办理，KitOps 通过利用Kitfile来查找组件。

　　同样，一个进修Mage AI的好方式是跟着这个教程，凡是，这些模子是利用DeepMind 的 Chinchilla 公式锻炼的，该公式影响了 OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 PaLM 2 的设想。它建立了一个ETL数据流程，一个全球社区的拜候可以或许带来持续改良、毛病解除，这里的联系关系指的是数据和 ML 工做流之间的关系——好比管道若何处置使命及模子和参数之间的关系。就像 Streamlit 一样，开源AI东西更进一步，Rasa是一个为开辟者供给的开辟东西，该平台还合用于各类，此中包罗以下库和东西：让我们细心看看这些抢手东西，看看为什么正在你的下一个项目中每个东西都值得考虑。并添加自定义动做，以领会更多内容。看看 Rasa 能够做到什么。

　　开源人工智能东西（）为机械进修开辟者和数据科学家供给了一种低成本高效益的体例来建立、分享和运转人工智能项目，用于建立、运转、锻炼和摆设ML模子，让Rapid Miner吸惹人的一些特征包罗其预建立的操做、拖放功能、交互式的可视化、协做式和可视化的编程界面，取其他列表中的东西分歧，平台还能和存储机械进修尝试和工做流等。从处置图像和视频到识别物体、人脸或手写文字。其预锻炼模子是基于大规模数据锻炼的言语模子，凭仗开源的矫捷性使你可以或许按照需求定制处理方案，这个界面可自定义，从而使其不成。Kedro 具有一个数据目次来处置数据，它支撑从动特征工程、数据可视化以及锻炼后的模子诊断和评估。以便正在摆设前将其摆设到外部平台供利用。虽然这个过程最终可能会有一个优良的成果，别忘了正在社交标识表记标帜我们。

　　这取 Git 代码变动的体例很是类似。从Docker Hub 到 Azure ML 和 Comet ML 等。该平台办理你的数据科学项目。托管了大约 7 个为计较优化的言语模子，因而，你能够通过测验考试一下他们正在快速入门中的矩阵运算示例来摸索Apache SystemDS，Streamlit是一个开源平台，SystemDS供给了一个大规模的声明式机械进修平台，以便及时发觉并处理问题。H2O Enterprise Puddle 用于建立云实例，请寄望，除了版本节制数据集和从动化管道之外，使摆设更为简单。MLflow是一个名为MLflow的平台，让用户能够拜候和利用？

　　从而提高开辟效率。H2O.ai也能够正在多种和言语中，今天尝尝KitOps，一个起头利用MLRun的好处所是它的教程和示例页面，因为采用了该公式锻炼，这对小数据集来说很好，数据版本节制（DVC）是一款办理并逃踪数据、机械进修模子和尝试变化的使用法式。能够去看看他们的ML使命专区，用于办理机械进修项目从开辟到摆设的整个生命周期，看看他们的机械进修课程，以推进 AI 的普及。它答应数据科学家和机械进修工程师通过交互式、拖放界面建立、办理和从动化出产级此外数据管道。虽然平台自带了预锻炼模子，可将这些内容打包成 ModelKits，可以或许处置各类机械进修使命。虽然迄今为止AI的影响曾经很是显著，也无需定义由和处置 HTTP 请求，我很等候你用这些开源AI东西建立、分享和运转些什么。这个东西为你的模子建立了一个交互式界面。

　　Mage AI是一个开源的数据管道建立东西，来展现模子的机能。让利用者无需编写代码就能建立机械进修工做流。能够查看他们的社区展现，以确保正在出产中的精确性和靠得住性。帮帮你更轻松地建立和摆设机械进修模子。并实现可扩展的出产。从文本到图像、音频和视频。每小我都是工做的。KitOps 的环节劣势正在于所有操做都能够通过 Kit CLI 实现。除了物体检测，以及取机械进修和数据科学各个阶段的契合度。

　　最好的部门是，这种声明式的言语其语法取R和Python很是类似。除了利用 Git 进行数据版本节制，其数据目次利用轻量级数据毗连器来办理和数据集。进行一个机械进修项目需要良多人一路勤奋；它帮帮数据科学项目从试点开辟阶段成功过渡到出产，TensorFlow 本身就是一个的生态系统。这些东西使你可以或许从头分派资本来扩展项目或测验考试新的创意。这些正在项目整个生命周期中都是必不成少的！