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。

lmdeploy - 优化LLM推理的量化和部署工具

GithubLMDeploy多模态模型开源项目推理部署量化

LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包，专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务，显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务，兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎，支持多种LLMs和VLMs模型，降低开发者的技术门槛。

nos - Kubernetes上的AI工作负载优化模块

AI工作负载GPUGithubKubernetes动态GPU分区开源项目资源配额管理

nos是一个开源模块，专门优化Kubernetes上的AI工作负载运行。它通过动态GPU分区和弹性资源配额管理，提高GPU利用率，降低基础设施成本，并增强工作负载性能。该模块支持GPU资源的精细化分配，提高资源利用效率，并允许命名空间之间灵活借用资源配额，最大化提升集群运行能力。

Hypernets - 自动机器学习通用框架支持多种算法与优化技术

AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化

Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。

DeepCache - 免费加速扩散模型

DeepCacheGithub开源项目无训练模型加速降采样高搜索量

DeepCache通过无需训练的方式显著加速扩散模型，支持Stable Diffusion、Stable Diffusion XL、Stable Video Diffusion等。兼容多种采样算法如DDIM和PLMS，并提供详细的使用示例，用户无需修改代码即可提升性能。此外，DeepCache还支持并行推理和多GPU使用，确保高效部署和运行。

awesome-kubernetes - Kubernetes资源大全:从入门到精通的权威指南

DevOpsGithubKubernetes云原生容器编排开源项目微服务

这是一个全面的Kubernetes资源汇总,涵盖入门指南、高级技巧、教程、工具和最佳实践。项目由社区维护并持续更新,为开发者和运维人员学习使用Kubernetes提供权威参考。作为探索容器编排和云原生技术的理想起点,本列表包含丰富的学习材料和实用工具,助力用户掌握Kubernetes生态系统。

gpt-neo - 使用 mesh-tensorflow 库的模型并行 GPT-2 和 GPT-3 样式模型的实现

GPT-3GPT-NeoGithubTPU支持开源项目模型训练预训练模型

GPT-Neo项目在mesh-tensorflow库的支持下，开发出了类似于GPT-3的高级模型与数据并行技术。项目支持在TPU及GPU上进行高效训练与推理，并集成了局部注意力、线性注意力和多专家系统等先进技术，能有效处理大规模参数模型。GPT-Neo还提供了多项模型评估功能，专注于语言和科学推理，拓宽了其在自然语言处理应用中的领域。

MixtralKit - 模型推理工具包

GithubMixtral ModelMixtralKitOpenCompass开源项目性能比较模型架构

MixtralKit是一款高效的模型推理工具包，支持多种评估工具和资源。采用MoE架构提升性能和效率，Mixtral-8x7B模型表现卓越，并附有详细的安装和推理指南，方便研究人员和开发者快速上手。

metaflow-service - Metaflow元数据服务实现优化机器学习工作流管理

DockerGithubMetaflowPostgreSQL元数据服务开源项目数据库迁移

Metaflow-service为Metaflow提供元数据服务实现，通过轻量级数据库封装跟踪Flows、Runs、Steps等Metaflow实体的元数据。项目包含元数据服务和迁移服务，支持数据库迁移和版本兼容性管理。提供REST API接口，支持Docker容器部署，简化机器学习工作流的元数据管理流程。

runbooks - 基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台

GithubKubernetesLLMSubstratus开源模型开源项目机器学习平台

这是一个基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台，提供统一的跨云环境支持，实现类似Colab的无缝体验。用户可通过低代码或无代码方式微调LLM模型，安装简单且依赖最小化。该平台简化了机器学习工作流程，使模型训练和部署更为便捷。它支持多种主流云平台，适用于需要高效管理和运行机器学习任务的研究人员和开发者，尤其适合大规模分布式训练和推理场景。

blazork8s - Kubernetes管理工具，集成ChatGPT，支持多语言和高度模块化

BlazorBlazor k8sC#ChatGPTGithubKubernetes开源项目

一个使用C# Blazor编写的Kubernetes管理工具，集成ChatGPT模型，提供用户友好的界面，适合初学者使用。功能包括直观显示Kubernetes资源、树状结构展示和文档说明、详细的资源字段解释、官方文档链接、示例浏览、YAML资源高效编辑、动态资源使用展示、高频命令执行、集群资源检查、支持多语言和API集成。通过拓扑图展示工作负载关系及状态，支持GatewayAPI可视化。用户可以通过简单命令在本地或Kubernetes集群中轻松部署和运行。

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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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