21 个必须知道的机器学习开源工具！( 三 )
另一方面，你可以考虑一些开箱即用的付费服务，例如Google AutoML、Azure Studio、Deep Cognition和Data Robot。
用于模型部署的开源机器学习工具
部署机器学习模型是最容易被忽视但重要的任务之一，它几乎肯定会在采访中出现，所以你可能也很熟悉这个话题。
以下是一些框架，可以更轻松地将你的项目部署到现实世界的设备中。
MLFlow：MLFlow被设计用于使用任何机器学习库或算法，并管理整个生命周期，包括实验、重现性和机器学习模型的部署。
Apple的CoreML：CoreML是一个流行的框架，它可用于将机器学习模型集成到你的iOS / Apple Watch / Apple TV / MacOS应用程序中。关于CoreML的最好的部分是你不需要有关神经网络或机器学习的广泛知识，双赢！
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