PyPI
openlayer-ai/openlayer-python
The official Python library for Openlayer, the Continuous Model Improvement Platform for AI. 📈
Apache-2.04 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
Усі теги
Тег каталогу
#mlops
Усі репозиторії публічного реєстру з цим тегом — із тем GitHub або ключових слів, які публікують їхні реєстри пакетів. Здоров'я вимірюється за тією ж версіонованою методологією, що й решта реєстру.
52 записи
PyPI · npm
pixeltable/pixeltable
Unified multimodal backend for AI data apps
Apache-2.01 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
skops-dev/skops
skops is a Python library helping you share your scikit-learn based models and put them in production
MIT27 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
pycaret/pycaret
Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.
Власна ліцензія12 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
deepset-ai/haystack-core-integrations
Additional packages (components, document stores and the likes) to extend the capabilities of Haystack
Apache-2.017 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go
airomhq/airom
Open-source AI Bill of Materials (AIBOM) scanner: inventories AI models, datasets, prompts, embeddings, vector DBs & RAG pipelines across code, containers & Kubernetes — with file:line evidence, load-time risk detection (poisoned pickle / Keras Lambda / unsafe torch.load) and NIST AI RMF / OWASP compliance mapping. CycloneDX · SARIF · JSON.
Apache-2.023 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
npm
webgptorg/promptbook
Turn your company's scattered knowledge into AI ready Books ✨
Власна ліцензія6 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
fmind/mlops-python-package
A comprehensive Python package template to kickstart and standardize your MLOps initiatives and data pipelines.
MIT29 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go
BaizeAI/kcover
🧯 Kubernetes coverage for fault awareness and recovery, works for any LLMOps, MLOps, AI workloads.
Apache-2.021 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · crates.io
theoddden/Terradev
An imperative command-line-interface for AI workload orchestration
Apache-2.023 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go
getlode/lode
Fast DVC-compatible accelerator for add/status and S3-backed data sync
MPL-2.028 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
ai-hypercomputer/jetstream
JetStream is a throughput and memory optimized engine for LLM inference on XLA devices, starting with TPUs (and GPUs in future -- PRs welcome).
Apache-2.018 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm · Maven
hpnkv/a11
A streaming action runtime for AI agents, model serving, and multimodal APIs
Без ліцензії2 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
pictograph-io/pictograph-sdk
Complete python SDK, CLI, and API reference for integrating with the Pictograph.io platform.
MIT29 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
prbe-ai/research-os-agent
Опис репозиторію не опубліковано.
Без ліцензії1 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
google/jetstream
JetStream is a throughput and memory optimized engine for LLM inference on XLA devices, starting with TPUs (and GPUs in future -- PRs welcome).
Apache-2.018 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
Epochix-dev/epochix
Visual storytelling for deep learning training runs.
Власна ліцензія20 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go
reap-labs/reap
Find and cut wasted GPU spend in Kubernetes. Static checks for ML/GPU workloads, from your CI to your cluster.
Apache-2.026 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
databrickslabs/dbx
🧱 Databricks CLI eXtensions - aka dbx is a CLI tool for development and advanced Databricks workflows management.
Власна ліцензія23 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
Maven · PyPI
whylabs/whylogs
An open-source data logging library for machine learning models and data pipelines. 📚 Provides visibility into data quality & model performance over time. 🛡️ Supports privacy-preserving data collection, ensuring safety & robustness. 📈
Apache-2.021 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go · npm · PyPI
kubeflow/pipelines
Machine Learning Pipelines for Kubeflow
Apache-2.08 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
mlflow/mlflow
The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.
Apache-2.05 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0