Deep Lake 是一个专为AI数据管理设计的开源框架，提供简单易用的API，支持创建、存储和协作处理任何规模的AI数据集。它作为深度学习的数据湖，使用户能够构建、管理、查询、版本控制和可视化数据集。此外，它还支持将数据实时流式传输到PyTorch和TensorFlow等深度学习框架。Deep Lake 还特别优化了多模态数据的存储与查询，进一步提升了模型训练流程的效率。
这是一个全面的解决方案加速器，旨在在Azure上实施MLOps实践，使组织能够简化其机器学习工作流程并有效管理ML模型的生命周期。
modelkit是一个极简但功能强大的Python MLOps库，方便将机器学习模型快速部署到产品中，兼容多种框架，提供模型版本控制和多种数据源支持。
ZenBytes是一个关于如何通过ZenML及其各种集成来实现MLOps的简单指南，提供全面的教程和文档，支持多种机器学习框架和工具，帮助数据科学家和工程师更好地协作和部署机器学习模型。
Censius是一个AI可观察性和模型监控平台，帮助团队理解、分析和改善AI模型在实际应用中的表现。它提供了对结构化和非结构化生产模型的端到端可见性，并支持主动的模型管理。
该项目提供了一个基于Pulumi、FastAPI、DVC、MLFlow等工具的基础机器学习平台示例代码，旨在帮助用户快速搭建和定制自己的机器学习工作流。
Vespa通过提供一个全面的平台，简化了搜索、推荐和生成AI任务的实现，适用于企业和开发者，确保高性能和可扩展性。
laminar是一个综合平台，用于构建、部署和监控下一代AI应用。它允许用户构建复杂的异步管道，并在最快的Rust后台运行。用户可以对发布管道进行版本控制，并通过零延迟日志监控每个节点。
Union Cloud是一个旨在整合和简化AI、数据与分析的平台，提供生产级AI编排，能够将上市时间减少，并将样板代码和总管道成本降低多达90%。它基于Kubernetes的Flyte™，为机器学习微服务的构建、部署和管理提供了无忧的解决方案。
gemma-cookbook是一个关于谷歌Gemma模型的全面指南，提供详细的使用说明和多种示例，帮助用户快速上手、训练和评估模型，同时包含最佳实践和优化建议，易于集成到现有的机器学习工作流中。
这是一个基于项目的课程，旨在教授MLOps的基础知识，重点关注直观理解和应用。课程涵盖真实世界的MLOps场景，通过理论与实践相结合的方式，全面介绍MLOps中使用的工具和技术，并强调模型部署和监控的最佳实践，同时提供社区支持和持续学习的资源。
