modelmesh

高扩展性分布式模型服务管理框架

ModelMesh 模型服务管理分布式缓存 Kubernetes 高规模服务 Github 开源项目

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。

seldon-core - Kubernetes上的机器学习模型部署与管理平台

GithubKubernetesSeldon Core开源项目微服务机器学习模型部署

Seldon Core是专为Kubernetes环境设计的机器学习模型部署平台。支持主流框架,提供REST/GRPC接口,可扩展至数千模型。内置监控、日志、解释器、异常检测等功能,支持A/B测试和金丝雀发布。简化模型从开发到生产流程,适合企业级机器学习部署需求。

kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具

AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化

Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型，通过容器镜像管理模型文件，提供预设配置，自动配置GPU节点，并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程，为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。

Milk Infrastructure - 智能Kubernetes集群管理与自动扩展平台

AI工具KubernetesMilk基础设施即代码开发者体验自动化部署

Milk Infrastructure是一个智能化的Kubernetes集群管理平台。该平台通过AI技术自动创建和管理最小资源的集群，支持动态扩展。它提供基础设施即代码、内置CI/CD、一键式生产环境克隆和无缝本地测试等功能，大大简化了开发流程。Milk支持多云部署，兼容各种编程语言，符合SOC2标准，在保证生产级性能的同时降低了运营成本。通过与GitHub集成，Milk实现了高效的自动化部署，为开发者提供了卓越的基础设施管理体验。

dstack - 轻量级AI模型管理工具，兼容Kubernetes与主流云服务

AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目

dstack是一款轻量级工具，专为AI模型的开发、训练和部署而设计，可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU，并兼容多种云服务提供商（如AWS、GCP、Azure等）和本地集群。dstack使用简单，无论是在云端还是本地，都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新，提供高效便捷的体验。

modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库

Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制

modelstore是一个Python库，可在本地文件系统或多种云存储（如AWS、GCP、Azure）中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器，支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载，也可用作命令行工具。支持多个机器学习库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。

MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型

3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场

MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。

modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台

API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务

ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。

MeshAnythingV2 - 艺术家级3D网格模型生成技术

3D生成AI模型GithubMeshAnything V2开源项目网格生成计算机图形学

MeshAnything V2是一个创新的3D网格模型生成项目，采用相邻网格分词技术，生成高质量的艺术家级模型。该项目可接受文本、图像或现有网格模型作为输入，输出最多包含1600个面的精细3D模型。项目提供命令行接口和Gradio演示界面，方便用户创建复杂3D模型。适用于需要快速生成高质量3D网格模型的场景。

meilisearch-kubernetes - Kubernetes集群中轻松部署Meilisearch搜索引擎

GithubKubernetesMeilisearch容器化开源开源项目搜索引擎

通过清单文件或Helm图表，meilisearch-kubernetes项目简化了Meilisearch在Kubernetes环境中的部署流程。开发者可以轻松将这一强大的搜索引擎集成到现有的Kubernetes应用中，实现高效的搜索功能。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

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