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mosec

云端机器学习模型服务框架

MOSEC模型服务高性能动态批处理云计算Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Mooncake - 大语言模型服务架构采用KVCache分离设计
GithubKVCacheLLM服务Mooncake分离架构吞吐量开源项目
Mooncake是一种创新的大语言模型服务架构。它采用以KVCache为中心的分离设计，将预填充和解码集群分开，并充分利用GPU集群的闲置资源实现KVCache的分布式缓存。Mooncake的核心调度器在确保延迟服务水平目标的同时，最大化系统的有效吞吐量。通过实施预测性早期拒绝策略，该架构在高负载情况下表现优异，尤其适合长上下文场景。实验结果表明，在特定模拟环境中，Mooncake能够在满足服务水平目标的前提下，将系统吞吐量提升525%。
mistral.rs - 支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定
GithubHTTP服务器LLM推理Python APImistral.rs开源项目模型量化
mistral.rs是一款支持多种设备、模型量化的大型语言模型(LLM)推理平台，配备与Open-AI API兼容的HTTP服务器和Python绑定，提供快速、精确的模型推理服务。平台支持文本和视觉模型，如AnyMoE、Llama等，采用LoRA技术和动态适配器，提高推理效率。用户可通过API在多种加速器上部署模型，实现快速计算和灵活应用。
juice - 综合机器学习框架集合 为开发者提供全面解决方案
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Juice项目是一个综合性机器学习框架集合，包含juice主框架、coaster数学库、coaster-nn和coaster-blas组件、greenglas数据预处理框架及示例集。该项目提供完整的机器学习工具链，支持CUDA和OpenCL后端，并配备CLI工具运行示例。Juice旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习解决方案，涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。
awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南
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该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。
moshiko-candle-q8 - 语音文本基础模型与全双工对话框架
GithubHuggingfaceMoshi人工对话实时对话开源项目模型语音模型音频编码
Moshi是一个语音文本基础模型，通过神经网络技术实现语音到语音的自然转换。模型采用并行流处理方式，支持极低延迟的实时全双工对话，适用于日常交谈、问答咨询和角色扮演等场景。目前仅支持英语，并已实施安全防护机制。
musli - Rust高性能灵活二进制序列化框架
GithubMusliRust二进制格式序列化框架开源项目编码解码
Musli是一款为Rust开发的高性能二进制序列化框架。它提供多种序列化格式，支持#[no_std]和零拷贝序列化，可灵活编码同一Rust类型。Musli具有详细的错误追踪功能，适用于各种序列化场景。该框架在保持高性能的同时不牺牲功能完整性，是Rust生态系统中的一个强大工具。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库，支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式，数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境，将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式（如JSON、Protobuf），并与现有技术高度集成，提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台
GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储
Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
Prophecis - 多租户机器学习平台
GithubMLFlowProphecisWeBank人工智能开源项目机器学习平台
Prophecis是由微众银行开发的多租户机器学习平台，集成了多种开源框架，包括TensorFlow、Python和XGBoost，提供生产环境的全栈容器部署和管理服务。平台覆盖了从数据上传、预处理到模型部署的完整流程，支持一键部署为RESTful API或RPC接口。Prophecis还提供企业级应用发布、监控、服务管理和日志查询工具，满足企业在机器学习生产环境中的所有需求。
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