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MLOps

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No Shortcuts:面向数据工程、机器学习、深度学习与 AI 工程的长周期系统化课程

BlueRingsLabs/no-shortcuts · Free Course : Data, Machine Learning, Deep Learning and AI Engineering, the long way round: the math, the code, the systems and the security. 173 lessons, 166 runnable labs, no shortcuts. Free under CC BY-NC 4.0.

这是一门覆盖数据、机器学习、深度学习与 AI 工程的免费课程,按基础数学、数据工程、经典机器学习、深度学习、语言模型、AI 工程、强化学习、MLOps 与安全等十个部分组织,共 173 节课和 166 个可运行实验。课程强调从零推导与动手实现,涵盖数据平台、PyTorch 训练、从零构建 GPT、微调与量化、RAG 与 Agent、评测与 LLM 安全,以及生产部署中的追踪、CI/CD、监控与威胁建模,目标是让学习者具备数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师或 AI 工程师岗位所需的实际工作能力。

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KubeMind SDK:在 Kubernetes 上编排、推理与自愈 AI 工作负载的 Python SDK

nhvang/kubeflow-python-orchestrator · Kubeflow Python SDK 2026: Run AI Workloads on Kubernetes Seamlessly

KubeMind SDK 自称是面向 Kubernetes 上 AI 工作负载的“认知结构”Python SDK,提供语义化流水线构建、预测式自动扩缩、基于概率依赖图的自愈能力、PyTorch/TensorFlow/JAX/ONNX 多框架运行时统一封装、因果时间线可观测性、Web 仪表盘、多语言错误提示与零信任安全壳等功能,并提供 gRPC/GraphQL/WebSocket 桥接以便非 Python 服务接入。README 中的性能数字与预测准确率均属其自述基准,未提供可核验材料。

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