labml

通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

LabML 深度学习模型训练硬件监控开源 Github 开源项目

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

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。

Openlayer - 机器学习模型评估与监控的一站式平台

AI工具LLM测试Openlayer开发者工具模型监控版本控制

Openlayer为机器学习模型开发提供全面解决方案。该平台集成了测试、评估和监控功能，尤其针对大型语言模型(LLMs)进行了优化。通过自动化测试、实时监控、版本控制和安全部署，Openlayer助力开发者打造高质量的AI模型。平台特色包括快速上手、类Git版本控制、多渠道通知和SOC 2 Type 2认证，满足AI团队高效开发需求。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集

Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测

cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。

self-llm - 开源大模型部署与应用指南

AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用

探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

WhyLabs - 全面的AI应用监控与安全优化解决方案

AI工具AI应用LLMOpsMLSecOpsWhyLabs模型监控

WhyLabs平台专注于AI可观察性、大语言模型安全和模型监控。该平台覆盖大语言模型、生成式AI和预测性AI等多种应用场景，提供实时防护机制以阻止有害交互、数据泄露和幻觉问题。通过无缝集成、严格的隐私保护和可定制仪表板，WhyLabs能够帮助企业全方位保障AI应用的安全性、可靠性和性能表现，同时加速AI问题的诊断和解决。

lms - 简化模型管理和本地API服务的命令行工具

API服务器GithubLM Studiolms命令行工具开源项目模型管理

lms 是一款命令行工具，专为 LM Studio 设计，提供模型管理和本地API服务。用户可以通过简单的命令进行安装、启动和管理模型，并支持GPU加速。无论是查看模型状态、加载和卸载模型，还是创建新项目，lms 都能轻松应对。工具还支持流式日志监控，确保用户对模型运行状态一目了然，是开发者和数据科学家的实用工具。

MLKit - Android机器学习开发的高效工具库

AndroidGithubGoogleMLKit图像识别开源项目机器学习

MLKit是一个Android机器学习工具库，集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景，即可通过简单的代码实现复杂功能。此外，MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型，为开发者提供了更多灵活性。

ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境

DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境

ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。

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