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本示例演示如何使用 Python 创建两个在 AKS 上运行的聊天应用程序。这些应用利用 OpenAI、LangChain、ChromaDB 和 Chainlit，并通过 Terraform 部署到 AKS 环境中。
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一个可扩展、生产就绪的数据管道，支持实时流处理和批量处理，集成了Kafka、Spark、Airflow、AWS、Kubernetes和MLflow。该管道支持端到端的数据摄取、转换、存储、监控和AI/ML模型服务，并使用Terraform和GitHub Actions实现CI/CD自动化。
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MLOps一级架构的Kafka版本
深度学习模型监控
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使用 Prometheus 和 Grafana 进行模型监控
一个模块化、多智能体的人工智能研究和报告生成平台。只需输入任何主题，PolyAgent研究智能平台就会协调多个AI智能体来检索文献、分析数据并生成一份完善的报告。该平台专为研究人员和AI/ML工程师而设计，利用LangChain、FastAPI、PostgreSQL、先进的大型语言模型和Next.js前端。
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一个大型机器学习项目，包含基础设施（MLflow、Minio、Grafana）、后端（FastAPI、Catboost）和前端（React、Maplibre）
正在测试 SeaweedFS 作为 S3 存储，尤其用于 MLOps（机器学习运维）。
我构建了一套数据管道，使用 DVC 管理实时环境数据，并开发了一个基于 MLflow 的时间序列模型（LSTM）来预测污染趋势，最终使用 Flask 将最佳模型部署为 API。同时，我利用 Grafana 和 Prometheus 实施了实时数据测试和持续监控，实现了对系统性能的实时跟踪和优化。
在本地运行大型语言模型（LLM）推理，以支持各种下游应用。
