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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
server - 开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架
AI推理GithubNVIDIA AI EnterpriseTriton Inference Server开源项目模型优化深度学习框架
Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。
autotrain-advanced - 机器学习模型的训练与部署的无代码训练
AutoTrainColabGithubHugging Face开源项目机器学习部署
AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案，只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目，关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用，只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行，也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本，推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。
tiny-mixtral - 轻量级随机模型专为开发测试和CI/CD流程设计
CI/CDGithubHuggingfacemixtral人工智能开源项目模型模型推理测试
tiny-mixtral是一个专为开发测试和CI/CD流程设计的轻量级随机模型。该项目未经训练，不适用于实际应用推理，但为开发者提供了快速验证系统集成和部署流程的工具。作为一个小型模型，tiny-mixtral在开发和测试环境中发挥着重要作用，特别是在不需要使用大型预训练模型的场景下。
MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架
GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图
MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。
mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理
GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署
MLRun是一个开源MLOps平台，集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境，简化了机器学习应用的构建和管理流程，缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作，提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案，包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理，简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段，MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。
AlbedoBase - Diffusers库模型管理和部署框架
AI模型GithubHuggingfacediffusers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估
AlbedoBase是基于Diffusers库开发的模型管理框架。它提供模型卡片功能,自动生成模型描述和使用说明。支持上传、分享预训练模型,可直接使用或进行下游任务微调。框架还包含模型评估和环境影响分析,有助于提高模型可解释性。AlbedoBase简化了深度学习模型的管理和部署流程。
ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱
AI工具箱AiDBGithub开源项目推理框架模型部署深度学习
AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具，兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成，通过统一接口支持多平台操作，如Linux、MacOS和Android，以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示，帮助用户快速进行模型部署。
mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库，支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口，可以方便地下载、安装和测试模型，并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南，为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包，包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷，帮助快速评估项目准备度，进行数据分析和构建模型原型，适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
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