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高效的分布式深度学习系统,支持多平台快速部署

Apache SINGA是一个高效的分布式深度学习系统,支持快速安装和多平台构建。提供丰富的示例和开发资源,可以在最新文档和代码分析中了解更多信息,并通过JIRA提交问题反馈。探索如何利用Apache SINGA实现高效的深度学习解决方案。

skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架,支持在任意云平台运行,最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列,简化了扩展操作,还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移,使用管理型Spot实例以较低成本运行,同时自动选择成本最优的机型和区域。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库,简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施,与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端,SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行,支持Fortran、C、C++和Python等多种语言,无需MPI即可实现运行时数据交换。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程,内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨,旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料,适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能,为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架
GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理
cognee是一个先进的开源框架,旨在通过图形、LLMs和向量检索功能,为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进,兼容多种本地配置和存储方案,从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。
sagify - AWS SageMaker机器学习工作流管理简化工具
AWS SagemakerFastAPIGithubLLMSagify开源项目机器学习
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。
bingo - 高效部署和便捷使用的Bingo AI服务平台
BingoDockerGithub免账号使用在线部署开源项目长尾关键词
Bingo与New Bing高度兼容,提供无限次数的对话和全球无障碍访问。该服务可快速通过Docker部署,免账号使用,实现持续语音对话和自定义域名设置,并适配深色模式,确保用户在全球任何位置都能享受顺畅、高效的AI服务体验。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库,支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性,提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定,附带完整文档和图形界面,适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目,FANN日均下载量约100次,支持RPROP和Quickprop等多种训练方法,实现了多种激活函数,并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍,同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护,为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
polyaxon - 深度学习应用的全面管理平台
GithubPolyaxon分布式训练开源项目机器学习深度学习超参数调优
Polyaxon是一个旨在提升深度学习应用开发效率的平台,提供构建、训练和监控大规模深度学习应用的解决方案。兼容主流深度学习框架如Tensorflow、MXNet和Caffe等,并支持在数据中心、云提供商或由Polyaxon托管的环境中部署。Polyaxon通过智能容器和节点管理,使GPU服务器成为团队或组织的共享资源,提升工作效率。平台还提供详细的安装和快速入门指南,支持分布式训练和超参数优化等功能。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
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