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。

X - Model - 探索流行AI模型并集成到产品中

AI工具AI模型产品集成人工智能探索生成

X - Model提供AI模型探索和产品集成服务。平台支持开发者和企业探索流行AI模型，并将其无缝集成到产品中。通过快速了解、测试和应用各种先进AI技术，加速AI驱动的创新和产品开发。X - Model让用户能轻松接触最新AI模型，充分发挥其在项目中的潜力。平台专注于AI模型集成和AI技术应用，为用户提供全面的AI解决方案。

Mesh_Segmentation - 3D网格分割与特征提取技术发展概览

Githubmesh processing分割开源项目深度学习特征提取计算机图形学

本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。

CodeFuse-DevOps-Model - 中文DevOps大模型助力开发运维全生命周期

DevOps-ModelGithub中文开发运维大模型开源项目模型训练模型评测模型量化

CodeFuse-DevOps-Model作为首个开源中文开发运维大模型，专注于DevOps全生命周期问题解决。基于Qwen系列并经高质量中文DevOps语料训练，模型在同规模对比中表现卓越。项目囊括7B和14B基座及对齐模型，并配备在线试用和评测基准。在多个DevOps评测数据集中，模型均取得优异成绩，为开发者提供了可靠的DevOps智能支持。

MeshAnything - 自回归Transformer实现的3D网格生成技术

Github三维模型生成人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉

MeshAnything是一种基于自回归Transformer的3D网格生成技术，可根据输入生成高质量3D模型。支持网格和点云输入，能生成最多800面的模型。提供命令行接口和Gradio演示，适用于3D重建、扫描等场景。项目采用Python实现，支持Ubuntu系统和CUDA 11.8。安装简便，可通过pip直接安装或从GitHub克隆。目前已发布350m版本，并推出支持1600面的V2版本。

Meshy - 快速将文本和图片转化为3D模型的AI技术

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Meshy是一款强大的AI 3D模型生成工具，可实现从文本和图片到3D模型的快速转换。支持AR、VR及传统3D建模，Meshy为3D内容创作提供了一流的简便解决方案，加速3D工作流程。

ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台

AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目

AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成，支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块，开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能，实现高效的大规模AI训练和服务部署。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计

DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理

DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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