Project Icon

multi-model-server

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。

X - Model - 探索流行AI模型并集成到产品中
AI工具AI模型产品集成人工智能探索生成
X - Model提供AI模型探索和产品集成服务。平台支持开发者和企业探索流行AI模型,并将其无缝集成到产品中。通过快速了解、测试和应用各种先进AI技术,加速AI驱动的创新和产品开发。X - Model让用户能轻松接触最新AI模型,充分发挥其在项目中的潜力。平台专注于AI模型集成和AI技术应用,为用户提供全面的AI解决方案。
multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性
GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收
基于先进训练技术的人工智能项目,展示了持续学习和发展的未来潜力,体现技术研发中的突破性实验成果。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard,便于快速部署并适用于本地机器学习开发,具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问,兼容Mac、Linux和Windows平台。
mlflow-docker - Docker化MLflow环境的快速部署方案
DockerGithubMLFlowMySqlPythonS3开源项目
mlflow-docker项目提供了一个简化的Docker配置,用于快速部署MLflow环境。该方案集成了Minio S3作为工件存储和MySQL作为MLflow后端存储。项目通过.env文件配置和docker compose命令实现一键部署,同时提供了Python开发所需的bash脚本。此外,项目还包含客户端配置脚本,便于在Python开发中使用MLflow。这一解决方案适用于需要迅速搭建MLflow项目环境的开发者。
sagemaker-python-sdk - 使用常见深度学习框架和Amazon优化算法在SageMaker上训练和部署模型
Apache MXNetGithubSageMakerSageMaker Python SDKTensorFlow开源项目机器学习
SageMaker Python SDK是一个开源库,用于在Amazon SageMaker上训练和部署机器学习模型。支持包括Apache MXNet和TensorFlow在内的主流深度学习框架,并优化了适用于SageMaker和GPU训练的Amazon算法。还支持用户使用自定义的Docker容器进行模型的训练和托管。提供详细的文档和API参考指南,介绍如何安装、使用和配置该SDK。兼容操作系统包括Unix/Linux和Mac,并支持Python 3.8到3.11版本。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包
GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型
LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具,实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python,并提供多种训练和推理功能,包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容,开发者可以轻松上手并参与贡献,进一步优化和扩展项目功能。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
WizModel - 将机器学习模型标准化打包和部署的开源工具
AI工具Cog2容器化机器学习模型部署预测
Cog2是WizModel平台提供的开源工具,专门用于简化机器学习模型的标准化打包和部署流程。它允许开发者通过简单的配置文件定义环境和预测逻辑,实现模型的快速构建、本地测试和云端部署。通过解决依赖管理和GPU配置等技术难题,Cog2让开发者能够更专注于模型开发,从而提升机器学习项目的整体效率。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

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。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号