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PicoMLXServer

简化MLX AI模型管理的工具

Pico MLX Server提供简单易用的图形界面,便于管理MLX AI模型。通过菜单栏可以迅速启动和停止服务器,用户还可以从HuggingFace下载MLX模型,安装Python环境和必要依赖,并在多个端口同时运行多个服务器。此外,Pico MLX Server兼容OpenAI API,支持现有的AI聊天客户端。适用于macOS 14.0及以上版本。

chat-with-mlx - Apple Silicon Mac本地AI聊天平台 支持多种开源大语言模型
Apple SiliconGithubMLX开源模型开源项目机器学习聊天机器人
chat-with-mlx是一个基于Apple MLX框架的本地AI聊天平台,专为Apple Silicon Mac打造。该平台集成了Llama-3、Phi-3、Yi等多种开源大语言模型,注重用户数据隐私保护。项目特点包括简易安装、便捷使用,支持集成HuggingFace和MLX兼容模型。此外,平台还提供文档和YouTube视频处理功能,是一个全面的MLX语言模型聊天界面。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
multi-model-server - 深度学习模型的部署工具
DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习
Multi Model Server是一个灵活的工具,用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像,可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6,提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例,以及Slack频道和社区支持,进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。
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。
modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器,支持本地和云端部署并兼容OpenAI API
GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管
Modelz LLM 是一款推理服务器,支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型(LLM),如FastChat、LLaMA和ChatGLM,并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互,支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境,便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。
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。
Phi-3-Vision-MLX - 为Apple Silicon优化的多模态AI框架
AI框架Apple SiliconGithubPhi-3-MLX开源项目视觉模型语言模型
Phi-3-MLX是一个为Apple Silicon优化的AI框架,整合了Phi-3-Vision多模态模型和Phi-3-Mini-128K语言模型。该框架提供简洁接口,支持文本生成、视觉问答和代码执行等AI任务。项目特性包括批量处理、模型量化和LoRA微调,并可通过API扩展功能。Phi-3-MLX为开发者提供了高效灵活的AI工具,专为Apple Silicon设备设计。
mlx-vlm - 在Mac上运行Vision LLMs的MLX-VLM软件包
GithubMLXMLX-VLMMacVision LLMs安装包开源项目
MLX-VLM是一款在Mac上运行Vision LLMs的开源软件包,支持通过pip安装。用户可以使用命令行界面(CLI)、Gradio聊天UI或脚本进行模型推理。该软件包支持多个预训练模型,便捷地应用聊天模板并生成输出,是开发人员和研究人员进行视觉问答的实用工具。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型(LLMs)的应用和工具。该项目支持多种预训练模型,并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外,mlx-llm还覆盖了多种应用场景,包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成(RAG)等。
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