mlrun
MLRun est une plateforme MLOps open source pour construire et gérer rapidement des applications ML continues tout au long de leur cycle de vie. MLRun s'intègre à votre environnement de développement et CI/CD et automatise la livraison de données de production, de pipelines ML et d'applications en ligne.
Construisez et gérez des applications d'apprentissage automatique efficacement avec la plateforme MLRun.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentMLRun est une plateforme MLOps open source pour construire et gérer rapidement des applications ML continues tout au long de leur cycle de vie. MLRun s'intègre à votre environnement de développement et CI/CD et automatise la livraison de données de production, de pipelines ML et d'applications en ligne.
mlrun compte 1.7k étoiles sur GitHub. Il a été forké 315 fois. mlrun est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. mlrun est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : data-engineering, data-science, experiment-tracking, kubernetes.
Qu'est-ce que mlrun ?
MLRun est une plateforme MLOps open source pour construire et gérer rapidement des applications ML continues tout au long de leur cycle de vie. MLRun s'intègre à votre environnement de développement et CI/CD et automatise la livraison de données de production, de pipelines ML et d'applications en ligne.
mlrun est-il open source ?
mlrun est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
mlrun est-il gratuit ?
Oui. mlrun est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est mlrun ?
mlrun est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage mlrun est-il écrit ?
mlrun est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/mlrun-mlrun.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.