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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

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。

aistore - 分布式存储系统 专为AI与PB级深度学习优化
AIStoreGithub分布式系统对象存储系统开源项目数据管理深度学习
AIStore是专为AI应用设计的轻量级存储系统,具备线性扩展能力和运行时节点弹性。支持从单机到大规模集群部署,提供统一命名空间、ETL卸载和文件数据集等功能。AIStore与PyTorch集成,采用REST API和S3兼容接口,支持多种后端存储,适用于AI和深度学习工作负载。
ustore - 模块化多模态事务数据库,AI和语义搜索的高性能解决方案
GithubUStore事务性人工智能多模态开源项目数据库
UStore是一款面向AI和语义搜索的高性能数据库系统。它支持多种存储引擎,可处理二进制对象、文档、图形和向量数据。UStore提供多语言驱动,集成Pandas和NetworkX API,并支持向量搜索。其模块化、多模态和事务性设计使其成为构建灵活数据存储解决方案的有力工具。
multi-model-server - 深度学习模型的部署工具
DockerGithubMulti Model ServerPython开源项目模型服务深度学习
Multi Model Server是一个灵活的工具,用于部署由各种ML/DL框架训练的深度学习模型。通过命令行界面或预配置的Docker镜像,可以快速设置HTTP端点处理模型推理请求。支持Python 2.7和3.6,提供适合CPU和GPU推理的不同MXNet pip包。详细的文档和使用示例,以及Slack频道和社区支持,进一步简化了用户使用体验。推荐在生产环境中使用Docker容器以提升安全性和性能。
mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台
GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包
MLflow 是一个轻量级平台,帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署,并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry,助力全面管理机器学习生命周期。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
pystore - 快速高效的Pandas时间序列数据存储库
GithubPandasParquetPyStore开源项目数据存储时间序列
PyStore是专为Pandas时间序列数据设计的快速存储库。它利用Pandas、Numpy、Dask和Parquet技术,实现高效的数据存储和查询。支持本地文件系统,每秒可处理数百万行数据。PyStore提供集合管理、快照和元数据查询功能,适合大规模时间序列数据的存储和分析。
modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台
API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务
ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程,支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级,便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手,体验强大功能。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
dstack - 轻量级AI模型管理工具,兼容Kubernetes与主流云服务
AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目
dstack是一款轻量级工具,专为AI模型的开发、训练和部署而设计,可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU,并兼容多种云服务提供商(如AWS、GCP、Azure等)和本地集群。dstack使用简单,无论是在云端还是本地,都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新,提供高效便捷的体验。
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。
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