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支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台

MediaPipe为开发者提供了一个平台,支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型,可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具,支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多,并参与社区交流和贡献。

ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成,支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块,开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能,实现高效的大规模AI训练和服务部署。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台,拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发,提供Python和C++的API支持,适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装,包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
ai_webui - AI-WEBUI 多功能图像音频视频处理平台
AI-WEBUIAI创作平台Github图像处理开源项目视频处理音频处理
AI-WEBUI是一个开源的通用AI创作平台,集成图像分割、物体追踪、语音识别等基础功能,以及聊天机器人、视频翻译等高级功能。支持ChatGLM2、SAM和Whisper等多种AI模型,可显著提高短视频创作效率。通过简单的界面操作,用户能轻松完成复杂AI任务,适合个人和专业用户使用。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架,具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台,兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器,大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节,致力于构建开放友好的AI社区。
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台,旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能,支持快速实验和组件复用,便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK,开发者可创建可重用、可扩展的ML管道,提高ML项目的效率和可管理性。
mace - 移动设备优化的深度学习推理框架
GithubMACEONNXTensorFlow开源项目深度学习推理框架移动端异构计算
MACE是一款专为Android、iOS、Linux和Windows设备设计的深度学习推理框架,优化了NEON、OpenCL、Hexagon等技术以提升性能。它支持多种模型格式,如TensorFlow、Caffe和ONNX,并提供高级API进行电源管理和UI响应优化。MACE设计注重内存使用、模型保护和平台覆盖,提供丰富的模型格式支持。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
pipecat - 开发多模态对话代理的灵活框架
AIGithubPipecat多模态开源项目聊天机器人语音助手
pipecat是一个灵活的框架,用于构建语音和多模态对话代理,适用于个人教练、会议助手、故事讲述玩具、客户支持机器人等应用。通过简单的安装和设置,代理进程可以在本地或云端运行,并支持多种第三方AI服务和传输方式。提供丰富的示例应用和代码片段,帮助开发者快速构建符合特定需求的对话系统。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件,支持机器学习生命周期的各个阶段,如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持,用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持,这是构建AI/ML应用的理想工具。
mlc-MiniCPM - Android设备上运行MiniCPM轻量级AI模型
AndroidGithubMLC-LLMMiniCPM开源项目模型量化移动端部署
mlc-MiniCPM项目基于MLC-LLM技术,实现了MiniCPM和MiniCPM-V模型在Android设备上的运行。该项目开发了Android应用程序,支持用户与AI模型进行文本和图像交互。通过4位量化技术,项目将模型压缩以适应移动设备资源,在保持性能的同时提高运行效率。
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