githubGitHubあり2026-07-24
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。
MLOpsパイプライン構築
- 用途
- ワークフロー管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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「ワークフロー」の検索結果
6 件githubGitHubあり2026-07-24
argo-workflows — Workflow Engine for Kubernetes
argo-workflowsは、Kubernetes用のワークフローエンジンです。
MLOpsパイプライン構築
- 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
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githubGitHubあり2026-07-24
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
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githubGitHubあり2026-07-24
kserve — Standardized Distributed Generative and Predictive AI Inference Platform for Scalable, Multi-Framework Deployment on Kubernetes
flyteは、高度に動的で堅牢なAIオーケストレーションプラットフォームであり、データ、モデル、コンピューティングを統合してAIワークフローを作成することができます。
自然言語処理大規模言語モデル生成
- 用途
- エクスペリメントトラッカーを簡単にする
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-07-24
haystack — Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.
オープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。LLMアプリケーションの構築に必要なパイプラインやエージェントワークフローの設計ができるようになっています。
深層学習Transformer生成要約テキスト
- 用途
- LLMアプリケーションの構築
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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arxivPaper only2026-07-10
Evolutionary Intelligence for Scientific Discovery: From Evolutionary Computation to Cumulative Discovery Systems
人工知能は、タスク固有のワークフローから、人工知能を組成して、実験とヒューマンフィードバックを組み込み、無尽蔵な候補空間内で自動的に調査を行うようにした。進化的計算は、実験的および人間のフィードバックに基づいて探索を導き
自然言語処理ファインチューニング
- 用途
- 感覚的探索に基づく科学研究
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
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