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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。

skops - Python库支持scikit-learn模型分享与部署
GithubHugging Face HubPython库SKOPSscikit-learn开源项目模型共享
SKOPS 是一个支持scikit-learn模型分享和部署的Python库。它提供了将模型集成到Hugging Face Hub的工具,使模型可被发现和使用,无需下载或加载。主要功能包括创建模型库、生成模型卡和安全保存sklearn估算器。详细信息和使用指南请参考文档。
dvc - 提升机器学习项目可重复性和快速迭代的命令行工具
DVCGithubVS Code扩展开源项目数据版本控制机器学习版本管理
DVC是一个命令行工具和VS Code扩展,用于管理机器学习项目的数据和模型版本控制。数据存储在云端,版本信息保存在Git仓库,通过轻量级管道实现快速迭代。DVC还支持本地实验跟踪和对比,允许在无服务器的情况下分享和重现实验结果。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
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。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
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。
hub - 机器学习预训练模型分享与复用平台
GithubKaggle ModelsSavedModelTensorFlow Hub开源项目机器学习模型模型迁移
TensorFlow Hub是机器学习预训练模型的开源分享平台,现已迁移至Kaggle Models。平台提供SavedModel格式的TensorFlow 2模型和tensorflow_hub Python库,支持快速下载和重用模型。开发者可轻松获取预训练模型,加速机器学习项目开发。尽管迁移,tensorflow_hub库仍支持下载原有tfhub.dev模型。
CSGHub - 开源大模型管理平台,支持全生命周期管理与本地部署
CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署
CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台,帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作,提供微服务子模块和标准化OpenAPI,可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计,支持本地部署,功能类似于私有化的Huggingface,涵盖数据集、模型文件和代码等管理。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
petastorm - 开源数据访问库,支持单机或分布式训练和评估深度学习模型,直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据
Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习
Petastorm是一个开源数据访问库,支持单机或分布式训练和评估深度学习模型,直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架,也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式,提供方便的API用于数据生成和读取,并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集,是构建高效机器学习管道的理想工具。
llm - 大型语言模型CLI工具,支持本地和远程模型
GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型
一款CLI工具和Python库,用于与大型语言模型交互,支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录,可访问更多模型。
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