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truss

简便的AI/ML模型生产环境部署工具

TrussBaseten模型部署机器学习模型Python框架Github开源项目

Truss是一个用于在生产环境中轻松打包和部署AI/ML模型的工具。它具有一次编写即可在任何地方运行的特性，确保开发和生产环境的一致性。支持所有主流的Python框架，如transformers、diffusers、PyTorch和TensorFlow等，并包含快速开发反馈机制。Truss由Baseten维护，提供便捷的云端部署，通过Baseten的API密钥即可轻松实现远程部署。

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介绍相关项目
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
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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。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
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Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。
triton - 开源高效深度学习原语编程语言与编译器
GPU编程GithubLLVMTriton开源项目深度学习编译器
Triton是一种开源编程语言和编译器，专为编写高效的自定义深度学习原语而设计。它提供了一个兼具高生产力和灵活性的开发环境，性能优于CUDA，灵活性超过其他领域特定语言。Triton支持NVIDIA和AMD GPU平台，提供完善的文档和教程。用户可通过pip轻松安装，也支持源代码构建。该项目持续更新，最新版本进行了大量性能优化和问题修复。
awesome-production-machine-learning - 机器学习生产部署、监控和安全保护的工具列表
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这个开源库列表综合提供了机器学习生产部署、监控和安全保护的工具，涵盖隐私保护、模型与数据版本管理、训练协调等多个关键领域，是机器学习专业人员和爱好者优化项目实施和管理的理想选择。
TinyTroupe - 利用AI模拟多角色互动，探索人类行为与商业机遇
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TinyTroupe是一个基于Python的实验库，使用GPT-4等大型语言模型，模拟具有个性及目标的人物在虚拟环境中的互动。通过该工具，用户可以探索广告评估、软件测试、合成数据生成，以及产品和项目管理等应用，帮助提升生产力和获取商业洞察。项目处于早期开发阶段，欢迎反馈和贡献以推动其发展。
txtinstruct - 开源框架简化指令调优模型开发
Githubtxtinstruct开源框架开源项目指令调优数据集模型训练
txtinstruct是一个开源的指令调优模型训练框架，支持开放数据和模型，可与自有数据集成。它旨在解决指令数据集和大型语言模型许可不明确的问题，便于构建个性化指令数据集和模型。基于Python 3.8+和txtai构建，txtinstruct提供简便的安装方法和丰富示例，方便用户快速开发指令调优模型。
prst.ai - 简化AI流程的自托管多功能提示词管理平台
AI工具AI管理API集成定价规则提示词管理自托管
prst.ai是一款自托管AI多功能工具，专注于提示词管理和AI工具集成。它提供无代码提示词管理、自定义定价规则和AI结果验证等功能。用户可轻松比较不同AI模型，连接各种SaaS解决方案，无需复杂编程即可应用AI技术。prst.ai适用于各种规模的企业，有助于简化AI工作流程，优化性能，并确保数据所有权。通过提供统一的AI接口，prst.ai使AI自动化和集成过程更加便捷高效。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
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