Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,720 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
开源向量数据库,用于相似度检索与 RAG 场景。
Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database and Vector Search Engine for the next generation of AI. Also available in the cloud https:/…
ml-engineering 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning Engineering Open Book
taipy 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排,主打适合生产环境。
Turns Data and AI algorithms into production-ready web applications in no time.
agent-lightning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The absolute trainer to light up AI agents.
weaviate 是用 Go 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打开源免费。
Weaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filte…
dagster 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.
mlops-zoomcamp 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Free MLOps course from DataTalks.Club. Register here 👇🏼 to get notified about the next cohort
awesome-mlops 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of references for MLOps
kedro 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打适合生产环境。
Kedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data scien…
amazon-sagemaker-examples 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Example 📓 Jupyter notebooks that demonstrate how to build, train, and deploy machine learning models using 🧠 Amazon SageMaker.
machine-learning-systems-design 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A booklet on machine learning systems design with exercises. NOT the repo for the book "Designing Machine Learning Systems", which is `dmls-book`
pycaret 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.
deeplake 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
Deeplake is AI Data Runtime for Agents. It provides serverless postgres with a multimodal datalake, enabling scalable retrieval and training.
BentoML 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The easiest way to serve AI apps and models - Build Model Inference APIs, Job queues, LLM apps, Multi-model pipelines, and more!
evidently 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Evidently is an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular d…
feast 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
The Open Source Feature Store for AI/ML
agent-starter-pack 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
Ship AI Agents to Google Cloud in minutes, not months. Production-ready templates with built-in CI/CD, evaluation, and observability.
courses 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is a curated collection of links to various courses and resources about Artificial Intelligence (AI)
aim 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、开源免费。
Aim 💫 — An easy-to-use & supercharged open-source experiment tracker.
higgsfield 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of param…
Awesome-LLMOps 是用 Shell 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
An awesome & curated list of best LLMOps tools for developers
LLM-Engineers-Handbook 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The LLM's practical guide: From the fundamentals to deploying advanced LLM and RAG apps to AWS using LLMOps best practices
lightning-hydra-template 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
PyTorch Lightning + Hydra. A very user-friendly template for ML experimentation. ⚡🔥⚡
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,999 个,本站已收录 65,720 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。