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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。

skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架,支持在任意云平台运行,最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列,简化了扩展操作,还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移,使用管理型Spot实例以较低成本运行,同时自动选择成本最优的机型和区域。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
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。
kserve - 跨平台机器学习模型服务,提供高效扩展性强的推理功能
GithubKServeKubernetes开源项目机学习模型部署模型推理平台高可扩展性
KServe 提供 Kubernetes 自定义资源定义,支持多种机器学习框架,使用标准化推理协议进行预测和生成模型服务。它简化了自动扩展、网络配置和健康检查的复杂性,支持 GPU 自动扩展、零容量和金丝雀部署等高级功能,适用于生产级的机器学习服务,涵盖预处理、后处理和可解释性。更多信息请访问官网。
mindsdb - 打造企业数据AI平台,实时模型部署与优化
AI模型部署GithubMindsDB实时预测开源项目数据源整合热门自动化工作流
MindsDB是一款基于企业数据构建AI的平台,支持从数据库、向量存储和应用程序数据中创建、服务和实时优化模型。该平台与众多数据源和流行的AI/ML框架集成,简化了数据和AI的连接过程,实现了AI系统的直观部署。用户还可以通过SQL和REST API等多种方式与MindsDB交互,从而在实时业务场景中部署AI/ML模型,提高企业运营效率和决策质量。
selfhostedAI - 兼容OpenAI接口的自托管AI项目,支持多种模型与应用
APIChatGLMGithubSelf-Hosted AIllama.cppstable-diffusion-webui开源项目
selfhostedAI是兼容OpenAI接口的自托管AI项目,支持多种开源模型如RWKV、ChatGLM 6B和llama.cpp,以及绘画模型stable-diffusion-webui。项目提供一键安装程序和详细教程,可在本地或云端运行,实现文本生成、对话及绘画功能。此外,还集成了text-generation-webui和Wenda,简化安装和配置流程。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导,支持本地及云集群环境配置,适合求知欲强的技术人员和研究者。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
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