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cog

专门用于将机器学习模型打包进生产级容器的开源工具

Cog是一款开源工具,专门用于将机器学习模型打包进生产级容器。它简化了自定义Docker环境的配置过程,能自动创建符合最佳实践的Docker镜像。Cog支持多版本CUDA,标准化的Python I/O 定义,队列处理和即将推出的云存储功能,使得从开发到部署的全过程更加高效。用户可选在本地或通过Replicate部署模型。

Replicate - 通过API运行和调优开源机器学习模型
AI工具AI开发AI模型Replicate定制模型文本转图像模型模型训练热门高品质图像
Replicate提供了一个云API服务,用户仅需一行代码即可启动、调优以及部署自定义机器学习模型。网站集合了数千种开源模型,支持图像生成、语音合成等多种功能。通过Replicate,企业和开发者能快速将AI模型集成到应用中,无需担心底层基础设施和维护问题。
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。
cogvlm2-llama3-caption - 视频转文本方案,助力优化文本-视频模型训练
CogVLM2-CaptionGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型视频描述视频转文本训练数据生成
CogVLM2-Llama3-Caption项目专注于将视频数据转换为文本描述,为文本-视频模型提供关键训练数据。利用先进的视频解码和文本生成技术,该工具支持精确视频转录,为包括CogVideoX在内的模型生成高质量训练素材。该模型结合了Transformer技术和灵活处理策略,可在CUDA设备上高效运行,帮助开发者高效进行视频内容分析。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。
leapfrogai - 自托管AI平台,适用于隔离网络和资源受限环境
AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管
LeapfrogAI是一个自托管AI平台,设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能,使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时,定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式,广泛适用于各种应用场景。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台,集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署,帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化,包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架,并与Jupyter Notebook无缝集成,适合团队协作和远程任务执行,提升AI工作流效率。
serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台
DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理
TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期,通过高效查询表提供版本化访问,支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点,允许无缝部署新版本,支持金丝雀发布和 A/B 测试,并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行,支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。
DIGITS - 深度学习模型训练的专用Web应用工具
DIGITSGPU训练GithubNVIDIAtensorflow开源项目深度学习
DIGITS是一个支持Caffe、Torch和Tensorflow框架的深度学习模型训练Web应用,提供详尽的用户文档和实用案例,支持Ubuntu 14.04和16.04操作系统,专为研究人员和开发者设计。
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。
ComfyUI-Docker - 简化ComfyUI部署的Docker镜像集合
ComfyUIDockerGithubNVIDIA GPUROCmStable Diffusion开源项目
ComfyUI-Docker项目提供多种Docker镜像,用于简化ComfyUI的部署和运行。这些镜像支持NVIDIA和AMD GPU,包括基础版、全功能版和专用3D版本。镜像针对不同CUDA版本和Python环境进行优化,满足各类用户需求。项目定期更新,确保镜像包含最新功能和性能改进。
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