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高效机器学习模型管理与部署平台

ModelMesh Serving模型服务管理容器编排推理服务KServeGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
LitServe - 基于FastAPI的高性能AI模型部署引擎 支持批处理和GPU自动扩展
AI模型部署FastAPIGPU自动缩放GithubLitServe开源项目高性能服务
LitServe是一个基于FastAPI构建的AI模型部署引擎，具有高吞吐量和可扩展性。它提供批处理、流式传输和GPU自动扩展功能，支持多模态和多框架，适用于嵌入、LLM服务、音频处理等多种AI任务。基准测试显示，LitServe在并发请求处理方面表现优于FastAPI和TorchServe。该引擎还提供完全控制权和内置认证功能，无需为每个模型重新构建服务器。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
ppl.llm.serving - 基于ppl.nn的大型语言模型服务框架
CUDAGithubPPL LLM ServinggRPC大型语言模型开源项目推理服务
ppl.llm.serving是基于ppl.nn的大型语言模型服务框架，提供gRPC服务器支持LLaMA等模型推理。该项目支持多GPU、离线推理，并具备模型导出、服务部署和性能测试功能。适用于x86_64和arm64平台，可用于构建和部署大规模语言模型服务。
mosec - 云端机器学习模型服务框架
GithubMOSEC云计算动态批处理开源项目模型服务高性能
Mosec是一个高效且灵活的模型服务框架，旨在简化云端机器学习模型的部署和服务构建。其采用Rust和Python，实现高速性能与易用性，支持动态批处理和流水线处理，适用于CPU和GPU的混合工作负载。Mosec还提供模型预热、优雅关闭和Prometheus监控，便于通过Kubernetes等系统进行管理。
mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架
AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。
PicoMLXServer - 简化MLX AI模型管理的工具
AI助手GithubHuggingFaceMLXOpenAI APIPico MLX Server开源项目
Pico MLX Server提供简单易用的图形界面，便于管理MLX AI模型。通过菜单栏可以迅速启动和停止服务器，用户还可以从HuggingFace下载MLX模型，安装Python环境和必要依赖，并在多个端口同时运行多个服务器。此外，Pico MLX Server兼容OpenAI API，支持现有的AI聊天客户端。适用于macOS 14.0及以上版本。
easemesh - Spring Cloud生态兼容的轻量级服务网格解决方案
EaseMeshGithubSpring Cloud可观测性开源项目微服务服务网格
EaseMesh是一款与Spring Cloud生态兼容的服务网格解决方案。它利用Easegress进行服务管理，通过EaseAgent实现服务观测。EaseMesh结合Kubernetes sidecar和Java Agent技术，为Java应用提供服务治理和观测能力，无需修改源代码。该解决方案支持多租户、流量编排、弹性设计和全面观测，适合Spring Cloud应用向服务网格架构迁移。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器，支持本地和云端部署并兼容OpenAI API
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。
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