The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models.
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Öffentliche Repositories
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Die Organisation mlflow auf GitHub bietet eine breite Palette an öffentlichen Repositories, die sich auf die Entwicklung von KI-Engineering-Tools konzentrieren. Zu den Hauptprogrammiersprachen gehören Python, TypeScript, Go, HTML und Rust. Bemerkenswerte Repositories wie mlflow und mlflow-example unterstützen Entwickler bei der Integration und Optimierung von KI-Anwendungen.
The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.
An example MLflow project
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
Plugin for deploying MLflow models to TorchServe
MLflow App Library
Example repo to kickstart integration with mlflow pipelines.
Repository for the Go-based MLflow Tracking Server
Template repo for kickstarting recipes for regression use case
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
Example repo to kickstart integration with mlflow recipes.
Template repo for kickstarting recipes for classification use case
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Examples on how to build full-stack Node.js applications with MLflow Tracing SDK.
A repository to store RFCs (design doc, decision log, etc) for MLflow development
n8n.io node for MLflow
A fork of the mlflow/mlflow repository for testing automation jobs
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An extremely fast Python package and project manager, written in Rust.
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mlflow entwickelt eine Open-Source-Plattform für KI-Engineering, die es Teams ermöglicht, KI-Anwendungen zu debuggen, zu evaluieren und zu optimieren. Die Repositories umfassen Beispiele und Plugins, die die Nutzung von MLflow erleichtern.
Die Hauptprogrammiersprachen, die mlflow in seinen Repositories nutzt, sind Python, TypeScript, Go, HTML und Rust. Diese Sprachen unterstützen die Entwicklung verschiedener Tools und Plugins für MLflow.
Ja, alle Repositories von mlflow sind öffentlich zugänglich. Dies ermöglicht es Entwicklern, die Ressourcen zu nutzen, um eigene Projekte zu erstellen und zur Weiterentwicklung der Plattform beizutragen.
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