- KitOps: model, kod, metadata ve artifact paylaşımı ile yönetimi için paket desteği
- LangChain: modüler mimarisiyle özel LLM uygulamaları geliştirmeye yardımcı olur
- Pachyderm: veri dönüşümünü otomatikleştirir
- ZenML: veri ön işleme, model eğitimi, değerlendirme ve dağıtıma yardımcı olmak için MLOps pipeline oluşturmayı soyutlar
- Prefect: görev ve flow kavramlarıyla makine öğrenimi pipeline'ları kurar
- Ray: model geliştirme sırasında makine öğrenimi iş yüklerinin kolayca ölçeklenmesini destekler
- Metaflow: yapay zeka projelerinde prototipten production'a geçiş için gereken birleşik API'leri sunar
- MLflow: veri bilimcilerinin ve mühendislerin model geliştirme ile deneyleri yönetmesini destekler
- Kubeflow: Kubernetes cluster'larında ML workflow orkestrasyonu ve dağıtımını basitleştirmek için tasarlanmıştır
- Seldon core: ML modellerini (TensorFlow, PyTorch, H2o vb.) veya dil wrapper'larını (Python, Java vb.) production destekli REST/GRPC microservice'lerine dönüştürerek ML modeli dağıtımı, sunumu ve yönetimini basitleştirir
- DVC: Git'in kod için yaptığını veri ve model değişiklikleri için yapar; tüm Git repository'leri üzerinde çalışabilir
- Evidently AI: production ML modellerini analiz etmek ve izlemek için tasarlanmış bir observability platformu
- Mage AI: kapsamlı kodlama gerektirmeden veri pipeline'ları kurup otomatikleştiren bir veri dönüşümü ve entegrasyon framework'ü
- ML Run: uçtan uca MLOps sistemlerini orkestre eden serverless teknolojiler sunar
- Kedro: yeniden üretilebilir, bakımı kolay ve modüler veri bilimi kodu oluşturmak için bir ML geliştirme framework'ü
- WhyLogs: ML modelleri ve veri pipeline'ları için tasarlanmış açık kaynak bir veri logging kütüphanesi
- Feast: geliştirme ve production ortamlarında ML feature'larını yönetme ve sunma konusundaki paydaş sorunlarını çözer
- Flyte: veri bilimcilerine ve veri/analitik mühendislerine workflow kurabilecekleri bir Python SDK'sı sunar ve bunu Flyte backend'ine kolayca dağıtmalarını sağlar
- Featureform: veri bilimcilerinin ML modelleri için feature yönetimi ve sunumunu basitleştiren sanal bir feature store
- Deepchecks: yapay zeka projelerinde deney aşamasından dağıtıma kadar ML modellerini ve verileri sürekli test edip doğrulayan bir ML izleme aracı
- Argo: Kubernetes'te paralel işleri orkestre eden Kubernetes-native bir workflow engine sunar
- Deep Lake: derin öğrenme için bir data lake ve RAG uygulamaları için bir vector store olarak tasarlanmış ML odaklı bir veritabanı aracı
- Hopsworks feature store: veri toplama ve feature engineering'den model eğitimi, dağıtım ve izlemeye kadar ML feature yaşam döngüsünü yönetebilen uçtan uca bir çözüm sunar
- NannyML: ML modeli dağıtımından sonra izleme ve bakım konusunda uzmanlaşmış bir Python kütüphanesi
- Delta Lake: data lake'lere güvenilirlik sağlayan bir storage layer framework'ü
1 yorum
Vay, ne efsane listeymiş
Optuna da eklenirse güzel olurdu