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深度学习模型的部署工具

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。

BentoML - 简化AI模型推理API的构建与部署
AI模型BentoMLDocker容器Github开源项目模型服务框架生产环境
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。
LitServe - 基于FastAPI的高性能AI模型部署引擎 支持批处理和GPU自动扩展
AI模型部署FastAPIGPU自动缩放GithubLitServe开源项目高性能服务
LitServe是一个基于FastAPI构建的AI模型部署引擎,具有高吞吐量和可扩展性。它提供批处理、流式传输和GPU自动扩展功能,支持多模态和多框架,适用于嵌入、LLM服务、音频处理等多种AI任务。基准测试显示,LitServe在并发请求处理方面表现优于FastAPI和TorchServe。该引擎还提供完全控制权和内置认证功能,无需为每个模型重新构建服务器。
website - KServe简化机器学习模型部署和管理
GithubKServe开源项目文档社区网站贡献
KServe是开源机器学习模型服务平台,旨在简化AI模型部署和管理。项目网站提供全面文档、代码示例和社区资源。支持版本化文档,欢迎社区参与改进。平台为企业级AI部署提供灵活解决方案,包括最新文档、博客和贡献指南。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目,旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式,并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法,使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
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。
lmdeploy - 优化LLM推理的量化和部署工具
GithubLMDeploy多模态模型开源项目推理部署量化
LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包,专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务,显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务,兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎,支持多种LLMs和VLMs模型,降低开发者的技术门槛。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
lms - 简化模型管理和本地API服务的命令行工具
API服务器GithubLM Studiolms命令行工具开源项目模型管理
lms 是一款命令行工具,专为 LM Studio 设计,提供模型管理和本地API服务。用户可以通过简单的命令进行安装、启动和管理模型,并支持GPU加速。无论是查看模型状态、加载和卸载模型,还是创建新项目,lms 都能轻松应对。工具还支持流式日志监控,确保用户对模型运行状态一目了然,是开发者和数据科学家的实用工具。
label-studio-ml-backend - Label Studio ML Backend 增强数据标注自动化的开源工具
DockerGithubLabel Studio开源项目机器学习后端模型训练预测
Label Studio ML Backend是一个开源SDK,用于将机器学习代码转换为Web服务器。它可与Label Studio实例集成,实现数据标注自动化。支持文本分类、命名实体识别和对象检测等多种模型。具备预标注、交互式标注和模型训练功能。开发者能够自定义ML后端,实现特定的推理逻辑。这个SDK简化了机器学习模型与Label Studio的整合过程,有效提升了数据标注效率。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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