谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。

谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。 涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。 详细的学习内容有： • 机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。 • 特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。 • 生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。 • 计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。 • 推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。 • MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。 • TensorFlow、Google Cloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。 课程地址：

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：将机器学习模型快速部署成API服务 Pinferencia功能包括： 1.快速编码，快速上线。需要最少的代码，需要最少的转换。只是基于你所拥有的。 2.100% 测试覆盖率：语句和分支覆盖率 3.易于使用，易于理解。 4.自动 API 文档页面。所有 API 都通过在线试用功能进行了详细解释。 5.服务于任何模型，甚至可以服务于单个功能。 6.支持 Kserve API，兼容 Kubeflow、TF Serving、Triton 和 TorchServe。在它们之间的切换没有任何痛苦，而且Pinferencia的原型设计要快得多 |

Superagent是一个开源框架，可用于构建、管理和部署类似ChatGPT的AI助手。

Superagent是一个开源框架，可用于构建、管理和部署类似ChatGPT的AI助手。 Superagent Backed by Y Combinator， 采用 MIT 协议，比起 Dify，更为开放，可以用来架构自己的云端多租户服务。 它还提供了一个云平台，可以轻松地在生产环境部署AI助手，无需担心基础设施、依赖或配置。REST API允许你以编程方式与Superagent进行交互，并执行创建、更新和删除助手等各种任务。此外，Superagent还提供Python和TypeScript等客户端库。 | #框架

LLMFlows 是一个框架，用于构建简单、明确和透明的 LLM（大语言模型）应用程序，如聊天机器人、问答系统和代理。

LLMFlows 是一个框架，用于构建简单、明确和透明的 LLM（大语言模型）应用程序，如聊天机器人、问答系统和代理。 LLMFlows 的核心是提供一套简约的抽象，让你可以利用 LLM 和向量存储，构建结构良好、清晰明了的应用程序，这些应用程序没有隐藏的提示或 LLM 调用。LLM Flows 可确保每个组件完全透明，从而使监控、维护和调试变得简单。 | #框架

字跳开源的一个高性能和强可扩展性的 Rust RPC 框架，可帮助开发人员构建微服务。

字跳开源的一个高性能和强可扩展性的 Rust RPC 框架，可帮助开发人员构建微服务。 Volo 主要由六个 crate 组成： volocrate，包含框架的通用组件。 crate ，volo-thrift提供 Thrift RPC 实现。 volo-grpc提供 gRPC 实现的crate。 板条箱，volo-build它生成节俭和 protobuf 代码。 crate ，volo-cli它提供 CLI 界面来引导新项目并管理 idl 文件。 crate ，volo-macros为框架提供宏。 | 教程：|| #框架

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类型和自定义模型服务能力。 通过简单的安装和使用示例，用户可以快速部署各种模型，包括Mistral-7B、SDXL Turbo、人脸检测和图像分类等。 FastServe提供了用户界面，方便用户进行交互操作。部署方面，可以轻松集成到Lightning AI Studio。