Made-With-ML
Scopri come sviluppare, distribuire e iterare su applicazioni ML di livello produzione.
Dal README
git clone https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML.git .
- 💡 First principles: before we jump straight into the code, we develop a first principles understanding for every machine learning concept.
- 💻 Best practices: implement software engineering best practices as we develop and deploy our machine learning models.
- 📈 Scale: easily scale ML workloads (data, train, tune, serve) in Python without having to learn completely new languages.
- ⚙️ MLOps: connect MLOps components (tracking, testing, serving, orchestration, etc.) as we build an end-to-end machine learning system.
- 🚀 Dev to Prod: learn how to quickly and reliably go from development to production without any changes to our code or infra management.
- 🐙 CI/CD: learn how to create mature CI/CD workflows to continuously train and deploy better models in a modular way that integrates with any stack.
Estratti dal README del progetto su GitHub. I diritti d'autore e le licenze rimangono con i rispettivi autori.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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Made-With-ML ha 48.8k stelle su GitHub. È stato forkato 7.7k volte. Made-With-ML è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2018. Made-With-ML è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: data-engineering, data-quality, data-science, deep-learning.
Read the full guideChe cos'è Made-With-ML?
Scopri come sviluppare, distribuire e iterare su applicazioni ML di livello produzione.
Made-With-ML è open source?
Made-With-ML è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Made-With-ML è gratuito?
Sì. Made-With-ML è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è Made-With-ML?
Made-With-ML è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto Made-With-ML?
Made-With-ML è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/gokumohandas-made-with-ml.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.