„Kubeflow“ yra atvirojo kodo platforma mašininio mokymosi darbo eigoms vykdyti ant „Kubernetes“, nuo duomenų paruošimo per mokymą ir hiperparametrų paiešką iki modelių teikimo. Iš pradžių ją inicijavo „Google“, projektas priklauso Cloud Native Computing Foundation, kur 2026 m. rugpjūtį pasiekė būseną „graduated“ (2026 m. spalio mėn. duomenimis). Ji skirta daugiausia komandoms, kurios dideliu mastu moko savo modelius savo ar debesijos infrastruktūroje.
Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.
Pradėti demonstracijąMašininio mokymosi konvejeris (angl. pipeline) – tai apibrėžta žingsnių seka, kuri neapdorotus duomenis paverčia diegiamu modeliu: duomenų rinkimas ir valymas, požymių paruošimas, mokymas, vertinimas, diegimas ir stebėsena. Šių žingsnių automatizavimas daro rezultatus atkartojamus ir leidžia naujus duomenis apdoroti mažai pastangų. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali kiekvieną savaitę perkvalifikuoti ir išbandyti savo pardavimų prognozavimo modelį naudodamas naujausius skaičius.
MLflow – atvirojo kodo platforma, skirta valdyti visą mašininio mokymosi modelių gyvavimo ciklą; ją 2018 m. pirmą kartą pristatė Databricks. Ji registruoja eksperimentus su jų parametrais ir metrikomis, valdo modelių versijas registre ir supaprastina diegimą. Naujesnės versijos taip pat palaiko kalbos modeliais pagrįstų programų sekimą ir vertinimą. Todėl komandos gali atsekti, koks modelis buvo sukurtas su kokiais duomenimis ir nustatymais.
TensorFlow – atvirojo kodo mašininio mokymosi karkasas, sukurtas Google ir išleistas 2015 m. Jis naudojamas neuroniniams tinklams kurti, mokyti ir diegti programose, serveriuose ar mobiliuosiuose įrenginiuose. Keras suteikia patogią aukšto lygio sąsają; tipiniai taikymai: vaizdų klasifikavimas, prognozavimas ir rekomendacijų sistemos.
PyTorch – atvirojo kodo mašininio ir giliojo mokymosi karkasas Python programavimo kalbai. Iš pradžių jį sukūrė Meta (tuomet Facebook), o nuo 2022 m. jį prižiūri Linux Foundation priklausantis PyTorch Foundation. PyTorch plačiai naudojamas moksle ir pramonėje, nes leidžia kūrėjams lanksčiai kurti modelius, mokyti juos GPU ir išbandyti žingsnis po žingsnio; juo sukurta daug žinomų kalbos ir vaizdų modelių.
