一个基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升框架，适用于排序、分类及其他多种机器学习任务。

一个快速、可扩展、高性能的基于决策树的梯度提升库，用于Python、R、Java、C++的排序、分类、回归及其他机器学习任务，支持CPU和GPU计算。

面向所有人的开源机器学习框架

构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台

示例 📓 Jupyter 笔记本，展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。

ONNX Runtime：跨平台高性能机器学习推理与训练加速引擎

关于机器学习系统设计和练习的小册子。不是“设计机器学习系统”一书的存储库，它是“dmls-book”

H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台：支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。

An open-source, low-code machine learning library in Python

飞桨并行分布式深度学习框架：源于工业实践的机器学习框架

scikit-learn：Python机器学习库

TensorFlow 文档

OpenPose：支持身体、面部、手部和足部关键点识别的实时多人检测库

Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

TensorZero是工业级LLM应用的开源技术栈，整合了LLM网关、可观测性、优化、评估与实验功能。

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Qlib是一款面向AI的量化投资平台，其目标是从创意探索到生产部署的全流程，通过人工智能技术赋能量化研究。该平台支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习，并现已集成https://github.com/microsoft/RD-Agent以实现研发流程的自动化。

🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架，支持推理与训练全流程。