foundation-model-benchmarking-tool

AWS基础模型基准测试工具

FMBench 基础模型 AWS 性能基准测试生成式AI Github 开源项目

FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。

timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型

GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习

TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。

codefuse-devops-eval - DevOps基础模型评估套件多维度性能测试

AIOpsDevOps-EvalGithubToolLearning基础模型评估多项选择题开源项目

CodeFuse-DevOps-Eval是一个面向DevOps领域基础模型的综合评估套件，包含近7500道多选题及AIOps、ToolLearning专项样本。通过全面测试计划、编码、构建等环节，帮助开发者评估模型性能，提供零样本和少样本准确率排行。该套件覆盖8大类别，通过多维度评估助力开发者追踪进展并分析模型优劣。

BMTools - 开源工具集成平台赋能语言模型新能力

BMToolsGithub大语言模型工具学习开源项目插件开发

BMTools是一个开源项目，通过工具扩展语言模型能力，为社区提供工具构建和共享平台。该项目支持创建插件和使用ChatGPT插件，优化开源工具使用。BMTools提供单一和多工具接口，集成本地和在线工具，鼓励社区贡献。项目为研究人员提供工具学习和开发环境，推动语言模型与工具的融合研究。

ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具

GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现

ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端，支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架，ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型，并提供简洁易用的API接口。

cloudfoxable - AWS漏洞环境模拟器助力云安全技能提升

AWSCTFCloudFoxableGithub云安全开源项目渗透测试

CloudFoxable是一个模拟AWS漏洞环境的开源项目，通过CTF形式提供多样化的攻击路径和挑战。项目采用模块化设计，支持按需启用特定场景。它为安全专业人员提供了实践云安全技能的平台，尤其适合缺乏企业级AWS环境的学习者。CloudFoxable不仅展示了CloudFox工具的功能，更有助于用户深入理解和发现云环境中的潜在安全风险。

Pmfm.ai - 快速构建和部署自定义AI聊天机器人应用平台

AI工具AI应用Pmfm.aiSaaS平台人工智能无代码开发

Pmfm.ai平台支持快速创建和发布自定义AI聊天机器人应用,无需编码经验。该平台提供应用构建、网站发布和变现等全套功能,支持多种AI模型和自定义设计。用户可获取分析数据,将应用嵌入现有网站或使用自定义域名。Pmfm.ai简化了AI应用的开发和部署流程,让创作者更专注于内容创作和商业化。

Fireworks AI - 高效推理平台加速生成式AI应用开发

AI基础设施AI工具Fireworks AI模型微调模型推理生成式AI

Fireworks AI是一个高效的生成式AI推理平台，为用户提供100多个开源模型的快速推理服务。该平台支持模型微调和部署，可构建复合AI系统。Fireworks AI以高速度、低成本和可扩展性见长，能够帮助企业快速将AI原型转化为生产系统。平台提供安全可靠的基础设施，适用于从初创公司到大型企业的各类用户，有助于充分发挥生成式AI的价值。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

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。

TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台

GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型

TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现，集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集，支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型，并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。

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