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BentoML

简化AI模型推理API的构建与部署

BentoML模型服务框架AI模型Docker容器生产环境Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况
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leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境
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GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管
Modelz LLM 是一款推理服务器，支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型（LLM），如FastChat、LLaMA和ChatGLM，并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互，支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境，便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。
inference - 简化语言和多模态模型部署的强大工具
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Aidget - 边端AI算法部署工具链 高性能推理和自动化模型压缩
AidgetGithub开源项目模型压缩深度学习推理引擎边端AI高性能计算
Aidget是一款边端AI算法部署工具链，集成高性能深度学习推理引擎和模型自动化压缩功能。适用于多种边端系统和平台，支持ONNX和TFLite等多种模型格式。特点包括轻量级部署、强通用性、易用性和高性能推理。已在智能家电领域得到实际应用，有效解决AI算法部署中的资源限制、性能优化和跨平台兼容性等问题。
StreamDeploy - 为AI和LLM应用提供高效部署和DevSecOps解决方案
AI工具AI应用DevSecOpsGPTDockerfile生成器StreamDeploy敏捷开发
StreamDeploy专注于AI和LLM应用的部署服务，集成DevSecOpsGPT功能支持敏捷开发。平台提供免费Dockerfile生成器，简化软件容器化过程。目前处于封闭测试阶段，持续优化功能以确保用户体验。StreamDeploy应用LLM开发最佳实践，旨在成为AI应用开发的理想选择。
mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。
Liner.ai - 无需编程快速创建和部署机器学习应用的工具
AI工具AI模型训练数据导入无代码开发机器学习模型部署
Liner.ai是一款免费的无需编程的机器学习工具，用户可轻松训练和部署模型。提供图像、文本、音频分类等多种项目模板，只需导入数据并一键训练，即可将模型导出至各种平台。工具经过优化，支持CPU训练，模型可用于移动设备。注重数据隐私，所有处理在本地完成。
DataRobot MLOps - 统一管理生产环境中的机器学习模型
AI工具AI平台MLOps机器学习模型监控模型部署
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