instill-core

一款用于数据、模型和管道编排的全栈 AI 基础设施工具

Instill Core AI基础设施数据管道模型编排 Instill Cloud Github 开源项目

探索instill-core，该全栈AI基础架构工具旨在简化AI驱动应用的数据、模型及数据流水线编排。了解更多详情，请参阅官方文档。

pipeless - 开源框架，简化计算机视觉应用开发和部署

GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉

Pipeless是一个开源框架，旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务，加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计，支持动态组合处理阶段和多种推理运行时，可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程，Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台

AI工具AI应用LLMMLOps深度学习课程

The Full Stack平台提供AI产品开发全周期学习资源，包括新闻、社区和课程。涵盖从问题定义到部署的各个环节，开设大语言模型训练营和深度学习课程。帮助开发者掌握全栈技能，包括提示工程和用户体验设计。汇集行业最佳实践，为AI产品开发提供全面支持。

Instrukt - 基于终端的支持用户创建和管理模块化AI代理，生成用于问答的文档索引，并可以附加多种工具的AI集成平台

AI代理DockerGithubInstruktOpenAI开源项目索引管理

Instrukt提供了一个基于终端的AI集成平台，支持用户创建和管理模块化AI代理，生成用于问答的文档索引，并可以附加多种工具。通过安全容器，确保任务执行的安全性和隔离，适用于多种开发环境和文档管理需求，为开发人员提供了强大的支持。

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

Streamis - 流式应用开发与管理的开源解决方案

DataSphere StudioFlinkGithubStreamis开源项目数据开发流式应用

Streamis是一个开源的流式应用开发和管理系统，基于DataSphere Studio和Linkis构建。它提供FlinkSQL实时开发调试、多版本管理、全生命周期管理等功能，并集成DSS开发流程和Linkis的高并发管理能力。作为开源项目，Streamis整合了DataSphere Studio和Linkis的优势，为流式应用提供全面的开发和管理功能。它支持FlinkSQL实时调试、版本控制、生命周期管理等特性，同时利用DSS和Linkis实现高效开发和稳定运行。Streamis致力于简化流式应用的开发和管理流程，提高开发效率，降低开发门槛，提升管理效率。

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。

inspectus - 机器学习可视化利器助力深度模型解析

GithubInspectusJupyter分布图开源项目机器学习注意力可视化

Inspectus是一个为机器学习设计的可视化工具，集成于Jupyter笔记本环境。通过Python API，它提供注意力机制可视化功能，包括注意力矩阵、查询令牌热图等，有助于理解模型内部运作。工具还支持数据分布分析和异常检测，可用于Hugging Face模型及自定义注意力图。Inspectus致力于简化机器学习模型的分析过程，为研究和开发提供支持。

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。

aiac - 使用大型语言模型生成基础设施即代码（IaC）模板和配置的命令行工具

GithubInfrastructure as CodeLLMOpenAIaiac开源项目生成代码

AIAC是一个使用大型语言模型生成基础设施即代码（IaC）模板和配置的命令行工具。支持OpenAI、Amazon Bedrock和Ollama等多种LLM提供商，用户可以通过配置文件定义多个后端。其功能包括生成Terraform、Pulumi和CloudFormation模板，以及Dockerfile、CI/CD流水线、策略代码和实用工具。支持命令行操作、Docker运行和作为Go库使用，为开发者提供高效的自动化基础设施管理解决方案。

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