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BentoML

简化AI模型推理API的构建与部署

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。

seldon-core - Kubernetes上的机器学习模型部署与管理平台
GithubKubernetesSeldon Core开源项目微服务机器学习模型部署
Seldon Core是专为Kubernetes环境设计的机器学习模型部署平台。支持主流框架,提供REST/GRPC接口,可扩展至数千模型。内置监控、日志、解释器、异常检测等功能,支持A/B测试和金丝雀发布。简化模型从开发到生产流程,适合企业级机器学习部署需求。
DeployFast - 简化AI应用开发和部署的综合工具平台
AI工具DockerElevenLabsFastAPIOpenAIStreamlit
DeployFast提供集成FastAPI、Streamlit和Docker的ML样板代码,简化AI应用开发流程。支持OpenAI和ElevenLabs API,适合各级开发者使用。提供API调用、自定义端点和快速展示功能,助力开发者加速AI应用部署到各类云平台。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
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。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
ClearML GenAI App Engine - 企业级LLM应用开发与部署平台
AI工具AI应用开发ClearMLGenAI App Engine企业级LLM数据安全
GenAI App Engine是一个面向企业的大型语言模型应用开发平台。该平台支持企业快速构建和部署基于LLM的AI应用,解决扩展、成本和安全问题。它提供自动化的数据处理、模型训练和部署流程,支持使用内部数据定制LLM,并确保数据和模型安全。通过这个平台,企业可以提高AI产品开发效率,提升生产力,开拓新的AI业务。
modelmesh-serving - 高效机器学习模型管理与部署平台
GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理
ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器,用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡,支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能,ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器,为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导,支持本地及云集群环境配置,适合求知欲强的技术人员和研究者。
BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互
BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理
BambooAI是一款轻量级库,利用大型语言模型(LLMs)提供自然语言交互性能,支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码,无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程,提高数据分析师的工作效率。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。
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