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。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型

GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化

SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。

model_server - 高性能AI模型部署系统支持多框架和多设备

AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理

OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。

MiXLab - Google Colab多功能工具集集成远程桌面和下载功能

GithubGoogle Colab开源项目教育目的种子下载账户风险远程桌面

MiXLab是一个基于Google Colab的多功能工具集，集成了远程桌面和下载器等实用功能。该项目整合并优化了多位开发者的代码，提供标准版和轻量版两个版本。MiXLab声明仅供教育目的使用，用户需自行承担使用风险。需注意，Google可能会限制某些功能，使用时应关注账户安全。

ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台

Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目

提供详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目，助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取，并配有详细教程，适合所有开发者。

Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务

3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割

Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。

mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架

APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

LLM-Ops-Cohort-1 - LLM-Ops实战课程探索大模型生产应用

AI应用开发GithubLLM OpsLangChainLlamaIndexRAG系统开源项目

LLM-Ops-Cohort-1课程聚焦大规模语言模型在生产环境的实践应用。学员将学习使用LangChain和LlamaIndex构建复杂应用，掌握LLM产品开发方法，并构建完整的RAG系统。课程内容涵盖RAG应用开发、智能代理应用、数据处理等实用技能，旨在培养LLM生产环境操作的专业人才。课程还包括Llama 2模型应用、FastAPI开发、性能评估等进阶内容，并介绍了WandB和LangSmith等可视化和可观察性工具，全面提升学员在LLM生产环境中的实践能力。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

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