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sagify

AWS SageMaker机器学习工作流管理简化工具

SagifyAWS Sagemaker机器学习LLMFastAPIGithub开源项目

Sagify提供简化的接口，帮助管理AWS SageMaker的机器学习工作流程，让用户专注于构建模型而不是基础设施。其模块化架构包括一个LLM Gateway模块，通过简单的API接口访问多种大语言模型。用户可以轻松部署如稳定扩散模型的大型模型，并使用生成的代码片段进行查询。该项目支持OpenAI和开源模型，并提供详细的安装和部署指南，适合希望简化机器学习流程的用户。

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介绍相关项目
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。
simpleAI - 自托管的AI API替代方案，涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能
GithubPythonSimpleAIgRPC开源开源项目机器学习模型
SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案，可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式，通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离，降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南，适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。
aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架
AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目
Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。
Sagen AI - AI对话助手，轻松完成各类数字任务
AI个人助理AI工具AI应用Sagen AI对话式AI智能任务管理
Sagen AI提供智能对话助手，通过自然交流快速完成数字任务。支持问答、清单创建、信息获取等功能，并有多种专属AI助手。同时为企业提供定制AI解决方案，可作为主要交互界面。
unify - 整合多模型使用与提升性能的工具
APIGithubLLMUnify开源项目性能提升模型切换
Unify通过统一接口简化了不同提供商Large Language Models（LLM）的使用，无需管理多个API密钥或处理不同格式。用户可以通过自定义测试和评估，优化模型质量、成本和速度，并实现最佳模型路由，快速部署应用。安装包并获取API密钥后，即可管理模型、提供商与端点，自定义提示、多消息发送及异步处理和流式响应。更多详情，请访问Unify文档。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程，用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算，课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证，构建实时无服务器机器学习系统。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。
starwhale - 一体化机器学习运维平台 加速AI模型开发流程
GithubLLMOpsMLOpsStarwhale开源项目机器学习运营模型开发
Starwhale是一个开源的MLOps/LLMOps平台，致力于优化机器学习运维流程。平台提供模型、运行时和数据集的统一管理，支持模型评估、在线演示和大语言模型微调等功能。Starwhale支持独立版、服务器版和云端版部署，适应不同应用场景。其开放架构允许开发者自定义MLOps功能，为AI团队打造高效、标准化的开发环境。
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。
openai-style-api - 统一大模型API格式与管理，简化API-key分发与配置过程
API统一格式Githubopenai-style-api大模型开源项目负载均衡配置管理
openai-style-api项目通过统一大模型API格式，支持多种模型如openai、azure、智谱AI、讯飞星火、通义千问等，大幅简化配置和管理。项目支持负载均衡、stream方式调用以及多种代理服务，提高了多模型使用的便捷性和灵活性。
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