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modelmesh

高扩展性分布式模型服务管理框架

ModelMesh是一个通用的模型服务管理框架,适用于大规模、高密度和动态变化的模型部署环境。它作为分布式LRU缓存,与各种模型服务器协同工作,优化运行时模型的服务。支持Kubernetes部署,提供自定义资源管理,并能无缝集成多种开源模型服务器。

modelmesh-serving - 高效机器学习模型管理与部署平台
GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理
ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器,用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡,支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能,ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器,为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。
multi-model-server - 深度学习模型的部署工具
DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习
Multi Model Server是一个灵活的工具,用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像,可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6,提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例,以及Slack频道和社区支持,进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。
ModelCache - 优化大型语言模型响应的语义缓存工具
Codefuse-ModelCacheGithub多租户大语言模型嵌入模型开源项目语义缓存
ModelCache 是一种优化大型语言模型(LLMs)响应的语义缓存工具,通过缓存预计算的模型结果,迅速响应相似请求,提升用户体验。它支持多租户,并通过 Redis Search 将缓存与向量数据库的交互时间减至 10ms。该项目整合了多种嵌入框架及本地存储选项如 sqlite 和 faiss,便于用户迅速测试。其目标是降低推理部署成本、提升模型性能和提供可扩展的大型模型服务。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
mosec - 云端机器学习模型服务框架
GithubMOSEC云计算动态批处理开源项目模型服务高性能
Mosec是一个高效且灵活的模型服务框架,旨在简化云端机器学习模型的部署和服务构建。其采用Rust和Python,实现高速性能与易用性,支持动态批处理和流水线处理,适用于CPU和GPU的混合工作负载。Mosec还提供模型预热、优雅关闭和Prometheus监控,便于通过Kubernetes等系统进行管理。
kserve - 跨平台机器学习模型服务,提供高效扩展性强的推理功能
GithubKServeKubernetes开源项目机学习模型部署模型推理平台高可扩展性
KServe 提供 Kubernetes 自定义资源定义,支持多种机器学习框架,使用标准化推理协议进行预测和生成模型服务。它简化了自动扩展、网络配置和健康检查的复杂性,支持 GPU 自动扩展、零容量和金丝雀部署等高级功能,适用于生产级的机器学习服务,涵盖预处理、后处理和可解释性。更多信息请访问官网。
triggermesh - 基于Kubernetes的事件驱动应用集成平台
GithubKubernetesTriggerMesh事件驱动应用云原生集成开源项目自定义资源定义
TriggerMesh是基于Kubernetes的事件驱动应用集成平台。它通过自定义资源定义(CRD)和控制器实现,支持声明式定义事件源和目标。该平台提供内容过滤、事件拆分、转换和函数处理等功能,简化了复杂事件流的管理。TriggerMesh适用于构建现代化、可扩展的事件驱动架构,为云原生应用提供灵活的集成方案。
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。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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