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AI-Horde

企业和公共ML-Ops AI模型的分布式计算平台

AI HordeML-Ops中文分析企业级解决方案公共版本Github开源项目

AI Horde是一个支持图像和文本生成的企业级ML-Ops众包、分布式推理平台，可无限扩展并实现计算资源的无缝接入与退出。公共版本允许无强GPU家庭用户或企业借助社区资源运用稳定扩散或大型语言模型。企业用户亦可在内部网络中私密部署与扩展，实现快速上线。

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介绍相关项目
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。
CSGHub - 开源大模型管理平台，支持全生命周期管理与本地部署
CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署
CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台，帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作，提供微服务子模块和标准化OpenAPI，可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计，支持本地部署，功能类似于私有化的Huggingface，涵盖数据集、模型文件和代码等管理。
MindSpore - 深度学习框架优化AI处理器性能
AI工具
MindSpore是一款开放的AI架构，为开发者提供高效的深度学习框架。它支持多种处理器，并针对特定AI处理器进行了优化。该框架适用于云、边缘和移动设备，支持大模型训练、AI+HPC编程和动静统一编程。MindSpore致力于推动AI生态系统发展，促进创新。
Openlayer - 机器学习模型评估与监控的一站式平台
AI工具LLM测试Openlayer开发者工具模型监控版本控制
Openlayer为机器学习模型开发提供全面解决方案。该平台集成了测试、评估和监控功能，尤其针对大型语言模型(LLMs)进行了优化。通过自动化测试、实时监控、版本控制和安全部署，Openlayer助力开发者打造高质量的AI模型。平台特色包括快速上手、类Git版本控制、多渠道通知和SOC 2 Type 2认证，满足AI团队高效开发需求。
OnDemand - RAG技术驱动的PaaS平台加速企业AI创新
AI工具AI集成OnDemandPaaS插件市场无服务器计算
OnDemand是基于RAG技术的PaaS平台，提供AI集成解决方案。平台特色包括预定义AI模型库、动态API、多样化数据整合和智能文件处理。支持BYOI和BYOM，可自定义AI体验。另有插件市场、IoT集成和serverless计算功能，便于AI应用的快速部署和管理。OnDemand通过简化AI集成，助力企业提升效率和创新能力。
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成，支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块，开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能，实现高效的大规模AI训练和服务部署。
DEPLOYH.AI - AI驱动的智能网络安全解决方案
AIAI工具DEPLOYH.AI测试模式移动视图网络安全
DEPLOYH.AI是一个专注于网络安全的人工智能平台，利用先进AI技术提供智能化网络安全解决方案。该平台运用深度学习算法进行网络威胁检测，实现实时安全响应，有效应对复杂网络威胁，显著提高安全防护能力。DEPLOYH.AI提供智能威胁分析、自动化安全响应和全面风险评估等功能，为企业和组织构建强大的网络安全防护体系，保障数字资产安全。
LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案
AI工具API统一LLM代理LiteLLM企业级服务开源
LiteLLM是一个代理服务器，为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪，采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案，适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量，得到众多贡献者支持。
Cargoship - 开源模型集成平台 轻松为应用添加AI功能
AI工具AI模型APICargoshipDocker容器开源
Cargoship是一个开源模型集成平台，让开发者无需机器学习知识即可为应用添加AI功能。平台提供预训练模型，包括图像识别和语言处理等，这些模型以易用API形式封装。开发者可从持续更新的模型库中选择，快速部署或获取API访问权限。支持Docker容器和HuggingFace模型，极大简化了AI集成过程。Cargoship紧跟AI发展趋势，不断更新模型选择，确保用户始终能使用最新技术。作为开源项目，欢迎社区参与，并通过Discord提供及时的技术支持和更新。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。
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