OpenShip

端到端 MLOps 平台，自动记录实验、管理数据和模型、编排 AI 工作负载，支持从实验到生产的全流程

🎯ML 实验管理、模型版本追踪、自动化训练管道、团队协作

LLM 路由和评估框架，通过智能路由到成本更低的模型来节省成本，同时不牺牲输出质量

🎯LLM 成本优化、模型路由策略、多模型服务评估

Apple 出品的 Embedding 交互式可视化工具，支持大规模 Embedding 的可视化、交叉过滤和元数据搜索。是理解和调试向量表示的强大工具

🎯Embedding 可视化分析与调试

全球最流行的机器学习框架之一，195K+ stars。Google 开源的端到端 ML 平台，支持 TensorFlow、Keras 等多种 API，覆盖深度学习、强化学习、移动端部署等全场景，是 AI 工程师的必备工具

🎯深度学习模型训练、移动端 AI 部署、生产环境 ML 推理服务

开源监控系统和时序数据库，CNCF 毕业项目。采用多维数据模型和 PromQL 查询语言，是云原生和 AI 基础设施监控的事实标准，可与 Grafana 无缝集成。

🎯AI 服务 GPU 使用率监控、模型推理延迟追踪、Kubernetes 集群资源监控

AI 分布式计算引擎，42K+ stars。提供核心分布式运行时和一套 AI 库，加速 ML 工作负载——包括超参数搜索、强化学习、LLM 推理服务等，是大规模 AI 训练和推理的事实标准基础设施

🎯分布式 ML 训练与推理调度、超参数搜索与强化学习