helix

项目介绍：HelixML

HelixML 是一款专为企业设计的私有生成式人工智能（GenAI）平台。它可以在用户的数据中心或虚拟私有云（VPC）中部署开源的人工智能技术，为用户提供完全的数据安全与控制能力。HelixML 支持诸如 RAG（Retrieval-Augmented Generation）、API 调用以及简单的模型微调等功能，用户只需通过简单的拖放操作，即可构建及部署大型语言模型（LLM）应用。用户可以通过编写一个名为 helix.yaml 的文件来实现这一目标，非常便捷。

HelixML 的核心特点

• 私有化部署的 GenAI 平台：HelixML 让企业能在自己的数据中心或 VPC 中利用开源的人工智能模型，这包括语言模型、图像模型等，从而提高运营的自主性和安全性。

• 高效易用：它优化了 GPU 内存与延迟之间的平衡，使得 Helix 不仅能够有效地处理数据，还能提供稳定快速的响应。

• 多元化的支持：支持从语言模型到图像模型的多种 AI 应用场景，提供企业级的 AI 解决方案。

安装和部署

在 Docker 上安装

为快速开始，用户可以使用以下命令快速安装：

curl -sL -O https://get.helix.ml/install.sh
chmod +x install.sh
sudo ./install.sh

在安装时，用户会被提示以确认对系统的更改。默认情况下，HelixML 的仪表板可以通过 http://localhost:8080 访问。如果需要配置带有 DNS 名称的部署，用户可以运行 ./install.sh --help 或查看详细文档。

此外，用户可附加自己的 GPU 运行环境，或使用兼容任何 OpenAI API 的控制平面。

在 Kubernetes 上安装

HelixML 提供了 Helm Chart 用于 Kubernetes 部署：

• 控制平面 Helm Chart
• 运行环境 Helm Chart

开发者指南

Helix 提供了本地开发指南来帮助开发者进行更深入的开发工作。用户可以参考 Helix 本地开发指南获取详细信息。

使用许可

HelixML 的源码免费供以下目的使用：

• 个人使用：限个人或个人试验用途。
• 教育使用：适用于学校或大学。
• 小型企业使用：适用于年收入低于1000万美元且员工少于250人的公司。

若不符合以上标准，企业需要联系 HelixML 购买大规模商业用途的许可。个人在大公司中进行 HelixML 试验属于个人使用的范围，除非在公司自有或付费的基础设施上部署超过一个 GPU。

HelixML 的代码不能用于创建与其产品竞争的服务，因此，贡献者在贡献源代码时须认可其变更将受同样的许可条款约束。

许可条款背后的原因

• 独立开发支持：HelixML 作为独立的软件公司，通过产生的收入来支持其发展。
• 保护开源代码：希望避免云服务提供商利用 Helix 的开源代码创建重品牌的服务。

如果用户希望在一个更宽松的许可下使用部分代码，可以通过官方邮箱联系我们。