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。
Heimdall是一个平台，允许用户利用机器学习（ML）进行各种应用，用户可以上传数据，选择算法，自动训练模型并获得预测或见解。
AnyCores 是一个深度学习编译器，旨在通过优化深度神经网络的性能来降低计算成本，提供超过10倍的加速效果。
Grid.ai是一个专注于机器学习的平台，旨在使最先进的AI研究民主化，而不是关注基础设施。用户可以通过注册网站并参考提供的文档和教程来使用Grid.ai。
Predibase是一个低代码AI平台，使工程师和数据科学家能够轻松构建、优化和部署最先进的模型，从线性回归到大型语言模型，只需几行代码。它还提供了一种声明式方式，帮助工程师快速调优和服务任何开源机器学习模型或大型语言模型，并在私人云中托管先进基础设施。
Galactica是一个提供用户友好界面的机器学习模型互动网站，用户可以输入数据或使用平台提供的示例数据，实验不同参数并观察模型的输出或预测。
PoplarML是一个平台，允许用户轻松部署生产就绪且可扩展的机器学习系统，工程投入极少。它提供命令行工具，支持将ML模型部署到GPU集群，并兼容Tensorflow、Pytorch和JAX等流行框架。用户可以通过REST API端点调用模型，实现实时推断。
Instill VDP是一个开源的无代码/低代码平台，旨在快速创建AI工作流程。它能够处理非结构化数据，确保高效的数据连接、灵活的管道设计，以及平滑的AI模型与数据源集成。
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。
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。
AIaC是由Firefly开发的人工智能驱动基础设施即代码生成器。它利用人工智能自动化和简化生成IaC脚本的过程，使用户能够快速配置和管理基础设施资源。只需提供基础设施的需求和偏好，AI算法即可根据最佳实践和建议生成所需的IaC代码，该代码可以集成到现有的DevOps工作流中。
