MLOps

airflow — Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows

airflowは、Apache Airflowフレームワークで、ワークフローの定義・スケジュール・監視が可能である。

mediapipe — Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.

mediapipeは、クロスプラットフォームでカスタマイズ可能なライブおよびストリーミングメディア向けのMLソリューションを提供している。

MLOpsモデルデプロイ音声動画

flyte — Type-safe, distributed orchestration of agents, ML pipelines, and real-time inference on your k8s — in pure Python with async/await, also other languages (rust, go and ts)

metaflowは、AI/MLシステムを構築・管理・ディプロイするために使用できるプラットフォームです。

未読 28件

airflow — Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows

airflowは、Apache Airflowフレームワークで、ワークフローの定義・スケジュール・監視が可能である。

用途: ワークフロー管理
難易度: Easy
コスト: Medium

mediapipe — Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.

mediapipeは、クロスプラットフォームでカスタマイズ可能なライブおよびストリーミングメディア向けのMLソリューションを提供している。

MLOpsモデルデプロイ音声動画

用途: ライブおよびストリーミングメディア用MLソリューション
難易度: Easy
コスト: High

flyte — Type-safe, distributed orchestration of agents, ML pipelines, and real-time inference on your k8s — in pure Python with async/await, also other languages (rust, go and ts)

metaflowは、AI/MLシステムを構築・管理・ディプロイするために使用できるプラットフォームです。

用途: AIワークロードの実行管理
難易度: Easy
コスト: Medium

aim — Aim 💫 — An easy-to-use & supercharged open-source experiment tracker.

skypilotは、AIワークロードを任意のAIインフラストラクチャで実行、管理、スケールさせることができるプラットフォームです。

MLOps実験管理画像

用途: AIワークフローの管理
難易度: Easy
コスト: Medium

onnxruntime — ONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator

FastVideoは、加速されたビデオ生成用に統一された推論およびポストトレーニングフレームワークです。

用途: クロスプラットフォーム高性能ML推論用エンジンの実現
難易度: Easy
コスト: High

onnx — Open standard for machine learning interoperability

このリポジトリでは、中文LLaMA & Alpaca LLMsを提供しています。

用途: 中文LLaMA & Alpaca LLMs
難易度: Easy
コスト: High

awesome-production-machine-learning — A curated list of awesome open source libraries to deploy, monitor, version and scale your machine learning

マシンラーニングを実装するために使用するライブラリを紹介している。

用途: マシンラーニングの実装
難易度: Easy
コスト: Medium

argo-workflows — Workflow Engine for Kubernetes

argo-workflowsは、Kubernetes用のワークフローエンジンです。

用途: Kubernetes用ワークフローエンジンを提供する
難易度: Easy
コスト: Medium

weaviate — Weaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filtering with the fault tolerance and scalability of a cloud-native database.

ベクトル検索と構造化されたフィルタリングを組み合わせたベクターデータベースです。

MLOps生成画像

用途: ベクターデータベース
難易度: Easy
コスト: Medium

dagster — An orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.

dagsterは、データアセットの開発、生産、観察に使用されるオーケストレーションプラットフォームです。

用途: データアセットのオーケストレーションを提供する
難易度: Easy
コスト: Medium

kedro — Kedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.

プロダクションリードデータサイエンスを実現するためのツールボックスです。データエンジニアリングとデータサイエンスパイプラインを再現性、メンテナンス性、モジュール性を持つものにすることができます。

用途: プロダクションリードデータサイエンスのツールボックス
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-11-02

Pixel: A Co-Designed Full-Stack Robot System for Learning General-Purpose Mobile Manipulation

General-purpose mobile manipulation requires a combination of capable robot hardware, scalable demonstration c

MLOpsパイプライン構築画像

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-11-02

End-to-End Stability of Online Active Learning in Large-Scale Neural Systems

Online Active Learning (OAL) aims to extend deep learning from static inference after offline training to cont

少数データ向き条件最適化MLOpsモデルデプロイ

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-11-01

HuG: Learning Humanoid Whole-Body Affordance-Aware Grasping with Active Perception

Acquiring objects in human environments is hard for humanoids: targets are partially occluded under egocentric

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

githubGitHubあり2026-11-01

netron — Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models

神経ネットワークの可視化に利用できるツール。深層学習・機械学習モデルも可視化可能。

MLOpsモデルデプロイ画像

用途: 神経ネットワーク可視化
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-11-01

feast — The Open Source Feature Store for AI/ML

AI/ML向けのオープンソースフィーチャーストアです。

MLOpsデータ管理・バージョニング

用途: フィーチャーストア
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-31

Flap like a bat: Soft pneumatic wings for biomimetic ornithopters

This paper describes the development of a bio-inspired ornithopter wing mechanism that uses soft pneumatic act

センサ/時系列MLOpsパイプライン構築音声

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-31

MESSPa: A Multi-modal Embodiment Stimulation Shoulder Pad for Preserving the Sense of Agency in a Detachable Robotic Arm

Wearable robots such as supernumerary robotic limbs (SRLs) can augment human capability, but their effectivene

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-30

Design and Validation of a Robotic Knee Exoskeleton with Musculoskeletal Simulation-Derived Biological Torque Control

Data-driven controllers have enabled lower-limb robotic exoskeletons to adapt assistance to the user across ma

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-10-30

GPU-accelerated Incremental Euclidean Distance Transform for Online Motion Planning of Mobile Robots

In this letter, we present a volumetric mapping system that effectively calculates Occupancy Grid Maps (OGMs)

センサ/時系列MLOpsモデルデプロイ

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

huggingfaceHugging Faceあり2026-10-29

When Requirements Interact: Scaling Long-Horizon Coding via Interdependent Specifications

To succeed in real-world long-horizon software development, coding agents must satisfy multi-dimensional task

MLOpsパイプライン構築生成強化学習

用途: 生成
難易度: Easy
コスト: High

arxivGitHubあり2026-10-27

Anisotropic Trust Region Warping for Prior-Data Fitted Networks in Bayesian Optimisation

Prior-Data Fitted Networks (PFNs) replace the hyperparameter refitting of Gaussian Process (GP) surrogates in

少数データ向きMLOpsモデルデプロイ

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

arxivPaper only2026-10-27

GNBG-C: A Unified and Configurable Benchmark Generator for Constrained Continuous Optimization

Many real-world optimization tasks are governed not only by what should be optimized, but also by what is allo

品質予測/異常検知MLOpsモデルデプロイ

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-16

Extending Myerson's Optimal Auctions to Correlated Bidders via Neural Network Interpolation

We aim to design revenue-maximizing single-item auctions that are deterministic, strategy-proof, and ex post i

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: Medium

huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-10-16

PersonaCUABench: Benchmarking Computer-Use Agents Serving Diverse Personas

Computer-use agents (CUAs) are commonly evaluated against fixed task specifications, but users may omit requir

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Easy
コスト: Medium

arxivPaper only2026-10-15

Beyond the Hamming Cliff: Compact Spatial Encodings Preserving Semantic Distance in Spiking Neural Networks

By pre-processing input signals with Gray, Thermometer, Johnson and hybrid encodings before passing them to sp

用途: 技術検証・論文読解補助
難易度: Hard
コスト: High

githubGitHubあり2026-10-15

mlops-zoomcamp — Free MLOps course from DataTalks.Club. Register here 👇🏼 to get notified about the next cohort

面倒なシーケンスデータ処理を自動化するツールであるChiplingoが提案されました。

MLOps

用途: AIモデルへのデータ補完
難易度: Easy
コスト: Medium

githubGitHubあり2026-10-14

amazon-sagemaker-examples — Example 📓 Jupyter notebooks that demonstrate how to build, train, and deploy machine learning models using 🧠 Amazon SageMaker.

Amazon SageMakerを使用して機械学習モデルを構築・トレーニング・展開する方法についての例。

用途: 機械学習モデルをAmazon SageMakerで構築・トレーニング・展開する方法
難易度: Easy
コスト: Medium