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api-inference-community

开源AI推理API开发与集成框架

huggingface_hubDocker容器API集成开源库自动化测试Github开源项目

api-inference-community是一个开源项目，旨在帮助第三方库与Hugging Face Hub集成。它提供Docker容器创建功能，使库能实现类似transformers的Hub小部件。项目包含通用模板和指南，便于开发者集成新库和AI任务。支持的任务包括语音识别、文本生成和图像识别等。项目提供完整的开发、测试和部署流程，促进AI推理API的开发和社区协作。

GithubGithub
介绍相关项目
openinference - 开放式AI应用程序追踪标准和工具集
AI应用GithubOpenInferenceOpenTelemetry开源规范开源项目插件
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。
inference - 简化语言和多模态模型部署的强大工具
API接口GithubXorbits Inference分布式部署多模态模型开源项目模型部署
Xorbits Inference 是一个强大的库，旨在简化语言、语音识别和多模态模型的部署。研究人员、开发者和数据科学家都可以通过一个命令轻松部署和服务先进的内置模型。该库支持连续批处理、MLX后端、SGLang后端及LoRA技术，提供高效的硬件资源利用。Xorbits Inference 与LangChain、LlamaIndex等第三方库无缝集成，支持分布式部署和多种交互接口，是AI模型服务的理想工具。
free-api-hub - 开源API资源集成与共享平台
Githubfree-api共享资源容器部署开源贡献开源项目项目集合
free-api-hub是一个开源项目，汇集多种API资源并提供集成解决方案。项目包含部署脚本、Docker配置和容器保活方案，支持多种客户端。通过简化API使用流程和促进资源共享，为开发者构建AI应用提供便利。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎，支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术，提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型，无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理，为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台
GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉
Roboflow Inference 是一个开源平台，简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API，开发者可以执行对象检测、分类和实例分割，并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能，如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境，并提供详尽的文档和教程，帮助用户充分利用 Inference 包的功能。
Hugging Face - 源代码开源平台
AI工具AI开发Hugging Face企业解决方案合作平台开源机器学习模型训练热门
Hugging Face是开放源码机器学习平台，支持模型、数据集与应用的无限制托管，包含丰富的模态支持，已服务于超过5万家机构。
interpret-community - 强化可解释AI的开源工具库
GithubInterpret-CommunitySHAP可解释性开源项目机器学习模型解释
Interpret-Community是扩展Interpret库的开源项目，为表格数据模型提供增强的可解释性技术。它集成了SHAP、LIME等多种解释器，适用于各类机器学习模型。项目还包含交互式可视化工具，便于分析数据与模型。该项目优化了可解释性技术，使其能够处理实际数据集和工作流程，致力于增强机器学习模型的可解释性和透明度。
AIHub - 多模型支持的AI助手客户端，具备丰富自定义功能
AIHubChatGPT PlusGithub大模型开源项目知识库自定义插件
AIHub是一款集成多个大模型API的客户端，用户可以轻松构建自定义AI助手。它支持文本对话、图片对话、AI绘画和丰富的自定义插件，还可以搭建个人知识库和生成智能报告。支持多语言和多主题配置，并兼容OpenAI、Ollama、谷歌 Gemini、讯飞星火、百度文心等平台，扩展了AI的应用场景。
apihub - 开源API集成平台 加速开发学习与项目构建
API hubAPI集成FreeAPI.appGithub开发者资源开源项目
FreeAPI.app是一个社区驱动的开源项目，提供多样化的免费API集合。该平台支持本地运行和远程部署，简化了API集成过程，适合各级开发者学习和实践。通过丰富的学习资源和开放的生态系统，FreeAPI.app为开发者提供了一个理想的API集成和项目开发环境。
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