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Graphsignal为AI应用提供全面观测与性能优化

Graphsignal是一个面向AI代理和LLM应用的观测平台,提供AI上下文追踪、交互评分、延迟分析、成本监控和异常检测等功能。该平台支持OpenAI和LangChain等主流框架,性能开销低,可帮助开发者轻松监控和分析AI应用,提升整体运行效果。通过Graphsignal,开发团队能够更好地了解AI应用的运行状况,及时发现并解决潜在问题。该平台采用自动化集成方式,便于开发者快速部署,实现AI应用的实时监控和性能优化。

phoenix - AI应用开发的全方位观测与评估工具
AI观察平台GithubLLM评估Phoenix开源项目数据可视化
Phoenix是一款开源AI观测平台,为大语言模型应用提供全面的跟踪、评估和实验功能。该平台集成了OpenTelemetry跟踪、LLM性能测试、数据集管理、实验记录和推理分析等特性。Phoenix支持主流AI框架和LLM服务,适用于本地和云端环境,为AI开发人员提供了强大的实验、评估和问题诊断能力。
taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面
Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的,帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用,无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理,使用户能够专注于数据和AI算法,同时简化开发和部署的复杂性。此外,Taipy还提供强大的定制能力和扩展性,让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
graph_nets - DeepMind的图神经网络库,支持TensorFlow和Sonnet
GithubGraph NetsSonnetTensorFlow安装开源项目演示
Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库,兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X,以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow,但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示,包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示,体验图神经网络的灵活性和强大功能。
fastapi-observability - FastAPI 应用的全栈可观察性监控方案
FastAPIGithubGrafanaOpenTelemetry可观测性开源项目微服务
该项目为 FastAPI 应用提供完整的可观察性解决方案。通过整合 Grafana 生态系统,包括 Tempo 用于分布式追踪、Prometheus 进行指标收集和 Loki 处理日志管理,实现了追踪、指标和日志三大可观察性支柱的协同。项目详细介绍了 OpenTelemetry 工具的配置、自定义指标的创建方法,以及在 Grafana 中实现跨服务追踪可视化的技术细节。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。
leapfrogai - 自托管AI平台,适用于隔离网络和资源受限环境
AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管
LeapfrogAI是一个自托管AI平台,设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能,使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时,定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式,广泛适用于各种应用场景。
GrapixAI - 专业云GPU租赁平台 提供低成本高效能计算资源
AI工具GPU租赁GrapixAI云计算人工智能去中心化计算
GrapixAI作为专业云GPU租赁平台,提供从NVIDIA RTX 3060到A100等多样化低成本GPU计算资源。平台搭载强大搜索功能,支持按需和可中断租赁模式,并涵盖从个人到企业级的多重安全保障。通过去中心化计算推动AI民主化,GrapixAI为各类用户提供透明价格比较和灵活部署方案,平均可节省30%成本,助力AI项目高效开发与运行。独特的资源匹配算法确保99.9%的GPU利用率,为用户带来卓越的性价比体验。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点,通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API,并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能,适用于多种图神经网络分析任务。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
Graphite Note - 简化数据分析的智能工具,从原始数据到实用见解
AI工具Graphite Note决策科学数据分析无代码AI工具预测分析
Graphite Note为数据分析师和业务智能专业人士提供便捷的分析工具。该平台能快速构建机器学习模型,自动提取数据中的关键因素和可行见解。通过用户友好的界面,Graphite Note将复杂数据转化为清晰的决策依据,并提供基于分析的行动建议。这一工具简化了机器学习过程,无需编程即可应用于多种商业场景,有效支持数据驱动的决策制定。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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