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openinference

开放式AI应用程序追踪标准和工具集

OpenInferenceOpenTelemetryAI应用开源规范插件Github开源项目

OpenInference是一套用于AI应用程序追踪的开放标准和工具集,与OpenTelemetry相辅相成。它能深入洞察LLM调用过程及其应用环境,包括向量存储检索和外部工具的使用情况。该项目提供了技术规范和多语言支持的机器学习SDK与框架检测库,可无缝对接各类OpenTelemetry兼容后端。OpenInference致力于为AI应用提供全方位的可观测性方案。

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介绍相关项目
safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具
GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目
Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架，强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息，包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本，例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe，以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流，提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证，鼓励在研究中引用。
awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案
AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI
awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。
deepflow - 适用于云原生与AI应用的深度可观测性平台
AI应用DeepFlowGithubeBPF云原生开源项目智能编码
DeepFlow项目为复杂的云原生与AI应用提供深度可观测性，通过eBPF实现零代码数据采集，涵盖全栈关联和高效访问所有观测数据。主要功能包括通用服务地图、零代码分布式追踪、连续函数分析和与主流观测堆栈的无缝集成。DeepFlow帮助开发者简化代码监测，为DevOps/SRE团队提供全面的监控与诊断能力。
openfoodfacts-ai - 开源食品数据库的人工智能实验平台
AIGithubOpen Food Facts开源项目数据分析机器学习食品数据库
openfoodfacts-ai是一个致力于食品数据人工智能研究的开源项目。该平台集成了多个实验性AI项目，包括营养表格识别、食品分类预测和标签检测等。其主要目标是优化Open Food Facts数据库，为研究人员和开发者提供高质量的食品数据和AI模型。项目重视社区贡献，定期组织线上会议，并提供完善的文档支持。
SwanLab - 开源AI实验跟踪工具 支持多框架集成及云端协作
GithubSwanLab协作可视化实验跟踪开源项目机器学习
SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具，支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面，适用于个人研究和团队项目，能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
相关项目
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