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高性能AI模型部署系统支持多框架和多设备

OpenVINO Model Server 模型推理微服务架构 AI部署模型管理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台

GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉

Roboflow Inference 是一个开源平台，简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API，开发者可以执行对象检测、分类和实例分割，并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能，如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境，并提供详尽的文档和教程，帮助用户充分利用 Inference 包的功能。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

Deep-Learning-in-Production - 将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境的介绍

C++GithubPyTorchTensorFlow开源项目深度学习部署

项目详细介绍了如何将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境，包括模型转换、API集成、服务器运作及跨框架策略。这一资源库提供实际细节和案例，帮助开发者全面了解部署流程，并通过Flask、C++、Go等多种技术实现模型应用。

one-api - 多大模型一站式接入与管理解决方案

API管理Docker部署GithubOne APIOpenAI大模型开源项目

One API 提供了与 OpenAI、Anthropic Claude、Google PaLM2 等多大模型的兼容性，支持多机部署、令牌管理和用户分组功能。作为一个开源且可定制的项目，One API 简化了大模型的集成与管理流程，适合需要高可用性和可扩展性的开发场景。

PaddleHub - 多领域应用的跨平台AI模型服务平台

AI模型ERNIE-ViLGGithubHugging FacePaddleHubStable Diffusion开源项目

PaddleHub提供超过400种高质量AI模型，覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测，同时支持模型即服务，通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型，并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS，适合多平台开发。

PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具

GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化

PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。

azure-openai-proxy - Azure OpenAI API和自定义模型转发的高效代理

APIAzure OpenAI ProxyGithub代理开源项目模型映射部署

该项目提供了高效的代理解决方案，支持所有Azure OpenAI API和自定义精调模型，能够将OpenAI请求转换为Azure请求。适用于各种开源ChatGPT项目的后端，并解决了一些地区对OpenAI API的限制问题。支持正反向代理和API接口mock功能，非常适合需要灵活部署的场景。

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。

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