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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。

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型

OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

colabpro - AI环境性能监控与日志统计工具

GithubHuggingface开源项目故障排查日志模型环境监控统计

ColabPro是一个专注于AI环境性能监控的开源项目。通过日志统计功能，该工具能实时跟踪环境变量，帮助开发者及时发现潜在问题。ColabPro旨在提高AI创作过程的稳定性和效率，适用于需要高性能AI环境的研究和开发工作。

serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程，用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务

GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目

此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算，课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证，构建实时无服务器机器学习系统。

openlit - 开放的 LLM 监控和评估工具

GPU性能监测GithubLLM性能监测OpenLITOpenTelemetry开源项目成本追踪

OpenLIT 是一款 OpenTelemetry 原生的工具，帮助开发者在生产环境中监控 LLM 应用的性能。它能够自动收集 LLM 的输入输出元数据，监控自托管 LLM 的 GPU 性能。OpenLIT 可以无缝集成 OpenAI 和 HuggingFace 等流行 LLM 提供商，只需一行代码即可实现性能监控。此外，还能跟踪自定义和微调模型的成本，优化资源使用并提高系统可靠性。

ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集

GithubJavaScriptml.jsnpm库开源项目机器学习

ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具，覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具，每个模块都附有详细的链接说明，便于开发者快速找到和使用所需功能。

chatlab - 简化OpenAI聊天模型实验和函数注册

ChatLabGithubOpenAIPython函数注册开源项目聊天模型

ChatLab是一个便于进行OpenAI聊天模型实验的Python包，提供简洁的界面支持在笔记本中交互操作。用户可以注册自定义函数供聊天模型调用，简化知识图谱创建、并行函数调用和数据科学任务。

multi-model-server - 深度学习模型的部署工具

DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习

Multi Model Server是一个灵活的工具，用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像，可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6，提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例，以及Slack频道和社区支持，进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。

AI-System-School - AI系统学院机器学习和大语言模型基础设施全景图

AI基础设施GithubKubernetes开源项目机器学习系统深度学习系统设计

AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源，覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南，并收录相关会议、书籍、课程和博客，为AI系统研究实践提供全面参考。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

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llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

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