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mosec

云端机器学习模型服务框架

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。

ModelCache - 优化大型语言模型响应的语义缓存工具
Codefuse-ModelCacheGithub多租户大语言模型嵌入模型开源项目语义缓存
ModelCache 是一种优化大型语言模型(LLMs)响应的语义缓存工具,通过缓存预计算的模型结果,迅速响应相似请求,提升用户体验。它支持多租户,并通过 Redis Search 将缓存与向量数据库的交互时间减至 10ms。该项目整合了多种嵌入框架及本地存储选项如 sqlite 和 faiss,便于用户迅速测试。其目标是降低推理部署成本、提升模型性能和提供可扩展的大型模型服务。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台
DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理
TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期,通过高效查询表提供版本化访问,支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点,允许无缝部署新版本,支持金丝雀发布和 A/B 测试,并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行,支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。
LakeSail - 统一批处理、流处理和AI工作负载的开源框架
AI工作负载AI工具Sail大数据处理开源框架性能优化
LakeSail是一个统一批处理、流处理和AI工作负载的开源框架。基于Rust开发,相比Spark,它提供4倍处理速度和94%硬件成本节省,无需代码修改即可迁移。该平台具有高互操作性和可观察性,为开发者提供高性能、安全和并发的编程环境,适合大数据和AI应用开发。
Coerce-rs - Rust异步Actor框架 助力构建可扩展分布式系统
ActorCoerce-rsGithubRust分布式系统开源项目异步
Coerce-rs为Rust开发者提供异步Actor运行时和分布式系统框架。它支持Actor模型、分布式分片、持久化和发布订阅等核心功能。框架设计简洁高效,便于构建可扩展和容错的Actor驱动应用。内置HTTP API和全面指标,满足多样化的分布式系统开发需求。
soft-moe-pytorch - PyTorch 实现的软专家混合模型框架
GithubPytorchSoft MoE专家混合开源项目深度学习神经网络
soft-moe-pytorch 项目实现了基于 PyTorch 的软专家混合 (Soft MoE) 模型。该模型支持非自回归编码器,可用于文本到图像等任务。项目特点包括灵活设置专家数量、动态分配插槽,以及与 Transformer 架构兼容。这一工具为深度学习研究和开发提供了高效、可扩展的 MoE 模型实现,有助于提升模型性能。
sematic - 开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线
GithubKubernetesPythonSematic开源开源项目机器学习
Sematic是一个开源的机器学习平台,支持ML工程师和数据科学家使用Python编写并运行复杂的端到端流水线。无论在本地计算机、云虚拟机还是Kubernetes集群上执行,Sematic都可以高效利用云资源。它具有易于上手、端到端可追溯性、本地与云一致性和高可重复性等特点,可在无需部署或额外基础设施的情况下开始使用,所有流水线步骤都可以在web仪表盘上监控和可视化,适用于优化不同计算资源。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
loco - 受Rails启发的Rust Web框架 简化全栈应用开发
GithubLocoRustWeb框架后端开发开源项目快速启动
Loco是一个受Rails启发的Rust Web开发框架,为开发者提供高效的应用构建体验。它支持无状态API、SaaS产品、机器学习服务等多种场景,通过简化配置和完整工具链助力Rust开发者快速构建全栈应用。Loco适合熟悉Rails的开发者,也为Rust新手提供友好的学习曲线。该框架旨在简化后端开发流程,提高生产效率。无论是熟悉Rails的开发者,还是Rust新手,都能在Loco中找到熟悉而耳目一新的开发体验。
moco - 基于动量对比的无监督视觉表示学习
GithubImageNetMoCoResNet-50对比学习开源项目无监督视觉表示学习
MoCo是一种创新的无监督视觉表示学习方法,利用动量对比在大规模未标注数据上进行预训练。该方法在ImageNet数据集上训练ResNet-50模型,无需标注即可学习出高质量的视觉特征。MoCo v2版本在原基础上进一步优化,线性分类准确率达67.5%。项目开源了PyTorch实现,支持分布式训练,并提供预训练权重。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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