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open-runtime-module-library

Substrate生态系统的开源运行时模块库

ORMLSubstrateruntime模块跨链消息通证Github开源项目

open-runtime-module-library是Substrate生态系统中的开源运行时模块库。该项目提供了拍卖、权限管理、预言机等实用工具模块，以及NFT和多资产支持等代币相关功能。ORML还包含XCM跨链消息传递模块，增强了Polkadot生态系统的互操作性。Acala、Moonbeam等多个知名项目采用ORML，凸显了其在Substrate开发中的关键作用。

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介绍相关项目
mirage - 构建安全高效的OCaml unikernel
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OpenMetadata是一个开源元数据管理平台，集成数据发现、观察和治理功能。它拥有中央元数据存储库、列级血缘分析和团队协作工具，支持75种以上数据源连接器。该平台致力于帮助组织充分利用数据资产，实现全面的元数据管理。
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LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台
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OMLT - 将机器学习模型整合到优化环境中的Python工具包
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OMLT是一个将机器学习模型整合到Pyomo优化环境的Python工具包。它支持神经网络和梯度提升树模型，提供全空间、简化空间和混合整数线性规划等优化formulation。OMLT可导入Keras和ONNX模型，并提供详细文档和示例，方便研究人员和工程师在优化问题中应用机器学习技术。
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GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台
DLPrimitives是一个开源项目，旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架，并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前，DLPrimitives已支持多种神经网络模型，并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。
yomo - 开源LLM函数调用框架和地理分布式AI应用构建平台
AIGithubQUICYoMo地理分布式开源项目无服务器架构
YoMo是一个开源的地理分布式AI应用构建平台，采用QUIC协议及有状态无服务器架构，提升AI应用的效率和安全性，优化用户体验。
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AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。
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