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LitServe

基于FastAPI的高性能AI模型部署引擎 支持批处理和GPU自动扩展

LitServeAI模型部署高性能服务FastAPIGPU自动缩放Github开源项目

LitServe是一个基于FastAPI构建的AI模型部署引擎，具有高吞吐量和可扩展性。它提供批处理、流式传输和GPU自动扩展功能，支持多模态和多框架，适用于嵌入、LLM服务、音频处理等多种AI任务。基准测试显示，LitServe在并发请求处理方面表现优于FastAPI和TorchServe。该引擎还提供完全控制权和内置认证功能，无需为每个模型重新构建服务器。

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介绍相关项目
PromethAI-Backend - 开源AI框架助力个性化目标实现与任务执行
AGIDockerGithubLangchainPromethAIPython开源项目
PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目，能够根据用户的目标和偏好提供推荐，并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域，但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务，并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本，建议用户自行监控API使用情况。
web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API
GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理
WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。
fastapi - 快速简洁的Python API框架
API开发FastAPIGithubPythonWeb框架开源项目高性能
FastAPI是一款现代化的Python Web框架，专注于API开发。它利用Python的类型提示系统，提供直观的开发体验和优异的性能。该框架支持快速编码、错误减少和自动文档生成，适用于各种规模的项目。FastAPI兼容OpenAPI和JSON Schema等标准，为开发者提供了构建高效可靠API的有力工具。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
libai - 支持多种并行训练的大规模模型训练工具
CV任务GithubLiBaiNLP任务OneFlow开源项目模型训练
LiBai是基于OneFlow的大规模开源模型训练工具，支持数据并行、张量并行和流水线并行等多种训练组件。提供分布式训练、混合精度训练、激活检查点等多种技术，适用于计算机视觉和自然语言处理任务。LiBai易于使用，模块化设计便于研究项目的搭建，同时具备高效性能，支持CIFAR、ImageNet和BERT等数据集的处理。
simpleAI - 自托管的AI API替代方案，涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能
GithubPythonSimpleAIgRPC开源开源项目机器学习模型
SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案，可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式，通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离，降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南，适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。
ludwig - 高效可扩展的低代码深度学习框架
AI模型GithubLudwig多模态学习开源项目深度学习热门自定义模型
Ludwig是一个低代码深度学习框架，用于构建定制的人工智能模型，如LLMs和其他深度神经网络。它支持多任务和多模态学习，优化了批量大小选择，分布式训练和模型微调，确保高效处理大规模数据集。Ludwig的模块化设计允许用户轻松实验不同的模型架构，支持超参数优化和丰富的度量可视化，适用于生产环境，并整合了Docker和Ray等工具，支持模型导出到Torchscript和Triton，一键上传至HuggingFace。
LakeSail - 统一批处理、流处理和AI工作负载的开源框架
AI工作负载AI工具Sail大数据处理开源框架性能优化
LakeSail是一个统一批处理、流处理和AI工作负载的开源框架。基于Rust开发，相比Spark，它提供4倍处理速度和94%硬件成本节省，无需代码修改即可迁移。该平台具有高互操作性和可观察性，为开发者提供高性能、安全和并发的编程环境，适合大数据和AI应用开发。
deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时，通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库，DeepSparse支持模型剪枝和量化，在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外，DeepSparse现已支持高效的LLM推理，对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装，并提供多种API便于部署。
aiges - 简化AI模型部署与服务化的开源工具
AIGESAI服务引擎GithubPython插件云原生开源项目模型部署
AIGES是Athena Serving Framework的核心组件，为AI开发者提供通用封装工具。它支持快速部署AI模型和引擎，集成网络、分发策略和数据处理等辅助系统。采用云原生架构，AIGES加速AI模型云服务化并确保稳定性。开发者可专注于模型逻辑，轻松实现高效部署、升级、扩展和监控。
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