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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。

worker-vllm - 基于vLLM的OpenAI兼容无服务器LLM推理端点
GithubLLMOpenAIRunPodvLLM开源项目推理引擎
worker-vllm是一个基于vLLM推理引擎的OpenAI兼容无服务器端点部署工具。该项目可在RunPod Serverless上快速部署高性能的大语言模型(LLM)推理端点,操作简单便捷。worker-vllm充分利用vLLM的高效推理能力,为开发者提供快速、易用的LLM部署方案,有助于简化AI应用的构建过程。
jina - 帮助开发者构建和部署多模态AI应用的开源框架
DeploymentExecutorGithubJina云原生技术多模态AI开源项目热门
Jina是一个强大的开源框架,帮助开发者构建和部署多模态AI应用。它支持通过gRPC、HTTP和WebSockets通信,并且可以轻松扩展和部署到生产环境。无需担心底层基础设施的复杂性,开发者可以专注于逻辑和算法。Jina支持任何数据类型和主流深度学习框架,提供Pythonic体验,从本地部署到使用Docker-Compose、Kubernetes或Jina AI Cloud的高级编排。此外,Jina的流水线功能允许多个微服务容器化并独立扩展,实现高性能服务设计。
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。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程,用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算,课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证,构建实时无服务器机器学习系统。
modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库,可在本地文件系统或多种云存储(如AWS、GCP、Azure)中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器,支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载,也可用作命令行工具。支持多个机器学习库,如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
Novita AI - 模型API、无服务器和GPU实例
AI云AI工具API服务GPU实例Novita AI无服务器
Novita AI作为综合AI云平台,整合了开源模型API、无服务器GPU和按需GPU实例。平台支持图像、视频、音频和大型语言模型应用,提供自动扩展、全球服务和高性能计算能力。Novita AI的解决方案具有成本效益,便于用户构建和扩展AI产品。此外,平台还为初创企业提供专门支持,促进其在AI领域的发展。
csghub-server - 开源大型模型资产管理平台
CSGHubGit LFSGithubREST API大模型资产管理开源开源项目
CSGHub Server是一个开源的大型模型资产管理平台,通过REST API提供模型、数据集和其他AI资产的管理功能。核心特性包括用户组织管理、自动标签、搜索、数据集预览、内容审核、文件下载和活动追踪。支持灵活配置Git服务器和LFS存储系统,适应不同场景需求。作为AI资产管理解决方案,CSGHub Server致力于简化开发流程,提高资源利用效率。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险
GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型
ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具,支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面,支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型,融合LoRA等附加网络,并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口,适用于各种创作需求。
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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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