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PicoMLXServer

简化MLX AI模型管理的工具

Pico MLX ServerMLXOpenAI APIHuggingFaceAI助手Github开源项目

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。

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介绍相关项目
LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台
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LiteLLM是一个统一的API代理平台，集成了100多种大语言模型，提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式，简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本，支持高可用性，拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控，适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。
node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具
GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架
node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架，支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例，涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务，使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。
MultiChat AI - 整合多种顶级AI模型的智能对话平台
AI对话AI工具图像生成图像编辑大语言模型数字助手
MultiChat AI集成了Mixtral、Llama-3、Claude-3等多种顶级大语言模型。平台提供单一界面访问多个AI，支持预设助手、图像生成和编辑功能。适用于编程、个人成长等多种场景，还包括开源和无审查模型。致力于提供多样化、高效的AI交互体验。
BentoML - 简化AI模型推理API的构建与部署
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BentoML是一个开源模型服务框架，简化了AI和ML模型的生产部署。可以将任何模型推理脚本轻松转化为REST API服务器，并通过简单配置文件管理环境、依赖和模型版本。BentoML支持高性能推理API的构建，利用动态批处理、模型并行化和多阶段流水线等优化功能，最大化CPU/GPU利用率。此外，还支持自定义AI应用、异步推理任务和定制化前后处理逻辑。通过Docker容器或BentoCloud可轻松部署至生产环境，适用于各种机器学习框架和推理运行时。
maid - 支持多种AI模型以及本地和远程接口的跨平台AI模型分发应用
GithubMaid开源开源项目模型接口移动人工智能跨平台应用
Maid是一款跨平台免费开源应用，实现了与本地llama.cpp模型及远程Ollama, Mistral, Google Gemini和OpenAI模型的接口。支持从huggingface直接下载精选模型，并可交互使用sillytavern角色卡，提升用户互动体验。支持包括Windows、MacOS、Linux和Android在内的多种操作系统，确保用户全面便捷的模型管理。
lollms-webui - 多功能AI模型界面，简化多任务操作
AI模型GithubLoLLMs图像生成多模态系统开源项目音乐生成
LoLLMs WebUI是一个用户友好的平台，支持500多种AI专家和2500多种精细调优模型，适用于写作、编码、数据分析和图像生成等任务。平台兼容多种后端配置，如LM Studio、Ollama和vllm，并提供简单的安装选项。无论是学生、专业人士还是娱乐用户，LoLLMs都能满足多种需求。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
modelmesh-serving - 高效机器学习模型管理与部署平台
GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理
ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器，用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡，支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能，ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器，为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。
cloudflare-ai-web - 基于Cloudflare Workers AI的轻量多模态AI平台，支持Serverless部署
ChatGPTCloudflare WorkersGemini ProGithubServerlessStable Diffusion开源项目
Cloudflare Workers AI支持快速搭建轻量化多模态AI平台，提供Serverless部署，无需服务器。支持ChatGPT、Gemini Pro、Stable Diffusion、llama-3和通义千问等模型，具备访问密码和本地存储聊天记录功能。详细的部署说明和环境变量设置指南，支持Docker、Deno Deploy和Vercel等多种部署方式。
LLMApi - 快速部署AI微服务的无代码LLM API平台
AI工具AI微服务APICSV文件LLM机器学习
LLMApi是一个无代码平台，专门用于快速将大语言模型（LLM）创意转化为生产级API。该平台支持在5分钟内部署AI微服务，显著提升机器学习团队的数据产品交付效率。LLMApi能将CSV文件直接转换为LLM API，简化AI功能的实现和部署过程。这个平台优化AI开发流程，加速创意到产品的转化，无需编码即可完成。
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