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开源的机器学习、人工智能平台合集。
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Qlib
大约 Qlib是一个面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术在量化投资中发挥潜力，赋能研究，创造价值，从探索想法到实施生产。Qlib 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 RL。
最近更新: 8个月前Havenask
作为阿里巴巴集团开发的搜索引擎，Havenask是阿里巴巴集团内部广泛使用的大型分布式信息搜索系统。它为阿里巴巴集团的业务提供淘宝、天猫、菜鸟、高德地图、Ele.me 和全球服务的搜索服务。它以低成本提供高性能且易于使用的搜索服务。Havenask 还提供灵活的定制和开发功能。它的算法可以快速...
最近更新: 8个月前Kubeflow
Kubeflow 项目致力于使在Kubernetes 上部署机器学习 （ML） 工作流变得简单、可移植且可扩展。我们的目标不是重新创建其他服务，而是提供一种直接的方法，将用于 ML 的最佳开源系统部署到各种基础架构。无论你在哪里运行Kubernetes ，你都应该能够运行库贝流。
最近更新: 8个月前KubeFATE
联邦学习涉及多方协作训练机器学习模型，因此它通常基于分布式系统。KubeteFATE 使用云原生技术（如容器）管理联邦学习工作负载。KubeFATE 使联邦学习作业能够跨公有云、私有云和混合云环境运行。 目前，KubeFATE 支持通过 Docker Compose 和 Kubernetes ...
最近更新: 8个月前KubeFlow-chart
灵雀云开源版本 kubeflow-chart，致力于极大程度的降低企业应用 MLOPS 的成本，在 Kubeflow 的基础上，集成 MLFlow，SQLFlow, kfpdist，elyra 等工具，补充 Kubeflow 难以应用之处，构建完整的 MLOPS 开源解决方案。
最近更新: 1年多前Feathub
Feathub是一个功能存储，可促进功能开发和部署 实现以下目标： 通过允许新的 ML 项目减少重复的数据工程工作 重用和共享已精选的生产就绪功能库 由同一组织中的现有项目注册。 通过允许用户指定功能来简化功能管理 使用声明性框架将作业作为代码进行定义和功能处理。
最近更新: 1年多前FATE
FATE是由微众银行AI部门发起的开源项目，旨在提供安全的计算框架来支持联邦AI生态系统。它实现了多种安全计算协议，以实现符合数据保护法规的大数据协作。凭借模块化的可扩展建模管道、清晰的可视化界面和灵活的调度系统，FATE可以访问开箱即用的可用性和出色的运营性能。
最近更新: 接近2年前OpenVINO
OpenVINO™ 是一个用于优化和部署 AI 推理的开源工具包。 提升深度学习在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务中的性能，使用使用流行框架（如TensorFlow，PyTorch等）训练的模型， 减少资源需求，并在从边缘到云的一系列英特尔®平台上高效部署。
最近更新: 接近2年前SRS
SRS(Simple Realtime Server)是一个简单高效的实时视频服务器，支持RTMP、WebRTC、HLS、HTTP-FLV、GB28181、SRT等多种实时流媒体协议。
最近更新: 接近2年前
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