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jina

帮助开发者构建和部署多模态AI应用的开源框架

Jina是一个强大的开源框架,帮助开发者构建和部署多模态AI应用。它支持通过gRPC、HTTP和WebSockets通信,并且可以轻松扩展和部署到生产环境。无需担心底层基础设施的复杂性,开发者可以专注于逻辑和算法。Jina支持任何数据类型和主流深度学习框架,提供Pythonic体验,从本地部署到使用Docker-Compose、Kubernetes或Jina AI Cloud的高级编排。此外,Jina的流水线功能允许多个微服务容器化并独立扩展,实现高性能服务设计。

psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
everything-ai - 多功能AI聊天机器人助手支持本地部署
AI助手DockerGithubeverything-ai多模态开源项目
everything-ai是一个开源项目,提供本地部署的AI聊天机器人助手。该项目支持文本生成、摘要、图像处理等多种任务,集成了先进的AI模型和检索技术。系统支持多语言处理,采用Docker部署,便于搭建个性化AI助手。
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。
onnxruntime-genai - 设备端高效运行LLM模型的灵活解决方案
GithubLLMONNX Runtime开源项目模型架构生成式AI硬件加速
onnxruntime-genai是一个用于设备端高效运行大型语言模型的API。它支持Gemma、Llama、Mistral等多种模型架构,提供多语言接口。该项目实现了生成式AI的完整流程,包括预处理、推理、logits处理等。开发者可以使用generate()方法一次性生成输出或实现逐token流式输出。onnxruntime-genai为本地部署和运行LLM模型提供了简单、灵活、高性能的解决方案。
nuclio - 实时事件和数据处理的高性能无服务器框架
GithubKubernetesNuclioserverless框架实时事件处理开源项目数据处理
Nuclio是一个高性能无服务器框架,专为数据、I/O和计算密集型工作负载设计。它与Jupyter和Kubeflow等数据科学工具深度集成,支持多种数据源和流处理,可在CPU和GPU上运行。Nuclio处理速度快,单个实例每秒可处理数十万请求。支持Docker容器和Kubernetes部署,提供图形界面和命令行工具,易于使用和管理。
jug - Python任务并行化和分布式计算框架
GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信
Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架,支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信,兼容NFS,实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现,具有良好的跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能,适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。
genv - 开源GPU环境管理系统 简化资源分配与协作
GPU管理GenvGithub开源项目环境配置资源分配集群管理
Genv是一个开源的GPU环境和集群管理系统,为数据科学和机器学习团队提供GPU资源的高效管理。它支持GPU共享、远程访问、无代码切换以及本地LLM部署,显著提升团队协作效率。Genv具备GPU使用监控和配额管理功能,适合多人共享GPU资源的场景。通过与Ollama的集成,Genv能在集群中有效运行和管理大型语言模型。
airunner - 本地运行的多模态AI界面:语言模型与图像生成集成
AI RunnerGithub人工智能图像生成开源项目本地运行语音交互
AI Runner整合了开源大型语言模型和AI图像生成技术,为用户提供本地运行的多模态AI体验。它支持语音交互、文本创作、图像生成等功能,具备快速处理能力和多模型并行运行特性。该项目注重离线使用和用户隐私保护,核心程序禁止网络连接,并采取严格的安全措施。
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