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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
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
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Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。
MetisFL - 强大、高效、安全的联邦学习开源框架
BazelDockerGithubMetisFL开源框架开源项目联邦学习
MetisFL是一个基于C++和Python3的开源联邦学习框架，注重可扩展性、效率和安全性。该框架提供完整的联邦学习工作流程，支持多种操作系统，并支持Docker容器部署。MetisFL主要应用于需要保护数据隐私的分布式机器学习场景，为研究人员和开发者提供实用工具。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型，通过容器镜像管理模型文件，提供预设配置，自动配置GPU节点，并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程，为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
rspc - Rust生态系统中的快速简洁RPC框架
GithubRustrspctRPC开源项目服务器路由器
rspc是一个为Rust生态系统设计的tRPC风格服务器框架。它具备简洁的API、请求级上下文、中间件支持和路由合并功能，便于开发者构建高效的RPC服务。该框架汲取了tRPC的设计思路，并结合Rust特性进行了优化，为Rust项目提供了高性能且灵活的RPC实现方案。rspc适用于需要高性能RPC通信的Rust后端服务，尤其在微服务架构中表现出色。
ms-swift - 支持300+模型训练和轻量级微调的高效框架
GithubLLMModelScopeSWIFT多模态模型开源项目轻量级训练
SWIFT是一款高效框架，支持超过300个大语言模型和50多个多模态大模型的训练、推理、评估和部署。它集成了NEFTune、LoRA+和LLaMA-PRO等先进技术，适用于研究和生产环境。框架还提供了易用的Gradio web-ui界面和详细文档，非常适合初学者和资深开发者使用。最新版本增加了对多种前沿模型和加速算法的支持，适用于广泛的应用场景。
Turbo Registry - Rust构建的AI模型加载器 显著提升冷启动效率
AI工具Mystic Turbo Registry云计算冷启动容器加载性能优化
Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器。这个工具采用Rust语言构建，主要目标是大幅缩短机器学习模型的冷启动时间。通过优化容器下载和提取过程，Turbo Registry有效解决了传统方法中容器加载缓慢、提取耗时的问题。它能显著提高下载吞吐量，减少服务器闲置时间，从而加快模型响应速度。作为一个创新的AI模型部署工具，Turbo Registry致力于提升整体运行效率。
r-nacos - Rust实现的轻量级高性能服务注册配置中心
Githubr-nacos开源项目微服务注册中心配置中心
r-nacos是Rust实现的轻量级高性能服务注册配置中心,完全兼容Nacos协议。它提供注册中心、配置中心和Web管理控制台功能,支持单机和集群部署。与Java版Nacos相比,r-nacos启动速度更快,资源占用更少,性能更高,适用于开发测试、个人云服务和对性能要求较高的场景。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架，旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法，并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行，支持多种模型和算法，有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
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