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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。

Groq2API - 多平台支持的开源AI模型API
GithubGroq2API使用方法可选参数安装开源项目部署
Groq2API是一款开源工具,支持在多个平台上快速部署AI模型,包括Vercel、Koyeb、Render和Railway。用户可以选择不同的模型名称(如gemma-7b-it、mixtral-8x7b-32768、llama2-70b-4096),支持流式输出和自定义消息角色,通过简单API调用实现复杂的生成任务。该工具简化了AI模型的部署和使用流程。
multimodal-maestro - 多模态AI模型控制与高效提示策略框架
AI提示GithubMultimodal-MaestroPython图像处理大型多模态模型开源项目
multimodal-maestro是一个开源框架,旨在增强对大型多模态AI模型的控制能力。该项目提供先进的提示策略,使模型能够执行复杂的视觉理解任务。支持图像标注、掩码生成等功能,并具有简洁的API设计。multimodal-maestro能够充分发挥GPT-4V等多模态模型的潜力,实现更精准的视觉分析和处理。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
machinelearning - 跨平台开源框架,简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据,并进行数据转换,具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景,并兼容TensorFlow和ONNX模型,扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统,以及ARM64和Apple M1处理器架构。
docs - Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台
CPU优化GithubNeural Magic开源软件开源项目模型性能深度学习
Neural Magic开源平台提供了一系列工具,包括SparseML、Sparsify、SparseZoo和DeepSparse,用于优化CPU上的深度学习模型性能。这套软件组件支持选择、构建和运行高效率模型,使开发者能在标准CPU硬件上实现接近GPU级别的AI推理速度。
worker-vllm - 基于vLLM的OpenAI兼容无服务器LLM推理端点
GithubLLMOpenAIRunPodvLLM开源项目推理引擎
worker-vllm是一个基于vLLM推理引擎的OpenAI兼容无服务器端点部署工具。该项目可在RunPod Serverless上快速部署高性能的大语言模型(LLM)推理端点,操作简单便捷。worker-vllm充分利用vLLM的高效推理能力,为开发者提供快速、易用的LLM部署方案,有助于简化AI应用的构建过程。
api-for-open-llm - 开源大模型的统一后端接口
GithubOpenAI ChatGPT API大语言模型嵌入模型开源项目模型支持环境变量
api-for-open-llm提供多种开源大模型的后端统一接口,以OpenAI ChatGPT API格式调用支持,如LLaMA、Baichuan等。支持流式响应、文字嵌入等功能,适用于多种应用需求。环境配置简洁,便于快速部署。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型,提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商,并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程,无需管理基础设施,使开发者能专注于创新而非技术细节,从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型,让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM,并通过成本跟踪功能优化资源利用。
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
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
ai00_server - 基于RWKV模型的高效且易用的推理API服务器
AI00 RWKV ServerChatGPT兼容GithubLLM推理Vulkan加速开源开源项目
AI00 RWKV Server是一款高效且易用的推理API服务器,基于RWKV模型,支持Vulkan兼容的所有GPU进行加速,包括AMD显卡和集成图形。无需依赖庞大的pytorch或CUDA环境,开箱即用,并兼容OpenAI的ChatGPT API接口。此服务器完全开源和商用友好,适用于文本生成、翻译、问答等多种任务,是开发大语言模型应用的理想选择。
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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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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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