顶级模型部署工具集合 | 好用、免费与开源的AI解决方案
CodeQwen1.5: 阿里云推出的革命性代码生成AI模型
CodeQwen1.5是阿里云推出的代码专用大语言模型,具有强大的代码生成能力和竞争性的性能表现。本文将深入介绍CodeQwen1.5的特点、技术细节以及应用场景,探讨其在人工智能辅助编程领域的重要意义。
DJL-Demo: 深度学习在Java中的实践与应用
DJL-Demo是一个展示Deep Java Library (DJL)强大功能的示例应用集合,涵盖了从图像分类到自然语言处理等多个领域的深度学习应用实例。
FunASR: 面向工业应用的端到端语音识别开源工具包
FunASR是一个开源的端到端语音识别工具包，旨在搭建学术研究与工业应用之间的桥梁。它提供了多种语音处理功能,包括语音识别、语音活动检测、标点恢复等,并支持预训练模型的推理和微调。
ExecuTorch: PyTorch在移动和边缘设备上的高性能推理解决方案
ExecuTorch是PyTorch生态系统的一部分,旨在为移动设备、可穿戴设备和微控制器等边缘设备提供高效的机器学习模型部署和推理能力。本文详细介绍了ExecuTorch的主要特性、工作原理以及使用方法。
Lepton AI: 革新AI应用开发的云原生平台
Lepton AI是一个创新的云原生平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。通过提供高效的基础设施和开发工具，Lepton AI正在改变AI技术的应用方式，使开发者能够更快速、更经济地构建和扩展AI服务。
机器学习入门:从基础概念到实践应用
本文全面介绍了机器学习的基本概念、常见算法及应用场景,帮助读者快速了解这一领域的核心内容,为进一步学习打下基础。
AiDB: 一个集成多种深度学习推理框架的AI工具箱
AiDB是一个基于C++的深度学习模型部署工具箱,集成了主流深度学习推理框架,提供统一的接口,支持多种场景和语言的部署示例,旨在加速AI模型的落地应用。
PytorchAutoDrive: 自动驾驶感知的开源框架
PytorchAutoDrive是一个基于PyTorch的自动驾驶感知框架,包含语义分割和车道线检测模型,提供从研究到应用的全栈支持。本文将详细介绍该框架的特点、支持的数据集和模型,以及使用方法。
Roboflow Inference:快速易用的计算机视觉推理服务器
Roboflow Inference是一个开源平台,旨在简化计算机视觉模型的部署。它使开发人员能够通过Python原生包、自托管推理服务器或完全托管的API执行对象检测、分类和实例分割,并利用CLIP、Segment Anything和YOLO-World等基础模型。
TensorLayerX：一个统一的深度学习和强化学习框架
TensorLayerX是一个多后端AI框架，支持TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle、OneFlow和Jittor作为后端，让用户能够在不同的硬件上运行代码，如Nvidia-GPU、华为昇腾、寒武纪等。
MMDeploy: OpenMMLab的开源深度学习模型部署工具集
MMDeploy是OpenMMLab项目的一部分,提供了从模型转换到推理加速的全流程解决方案,支持多种推理后端和硬件平台,致力于简化深度学习模型的部署过程。
BentoDiffusion: 使用BentoML部署扩散模型的完整指南
BentoDiffusion是一个开源项目,为使用BentoML部署和服务各种扩散模型提供了完整的示例和指南。本文将全面介绍BentoDiffusion项目,包括其功能、使用方法以及如何利用它来部署自己的扩散模型服务。
Truss: 简化AI/ML模型部署的开源工具
Truss是一个开源项目,旨在简化AI和机器学习模型的部署过程。它提供了一种简单的方法来打包和运行模型,使开发人员能够专注于模型本身而不是基础设施细节。
torchchat: 加速本地大语言模型推理的强大工具
torchchat是一个由PyTorch开发的小型代码库,展示了在服务器、桌面和移动设备上无缝运行大型语言模型(LLMs)的能力。它支持多种流行的LLM模型,提供了简单易用的接口,并针对不同平台进行了优化,是进行本地LLM推理的理想选择。
Get Things Done with Prompt Engineering and LangChain: 构建强大的AI应用
本文介绍了一个名为'Get Things Done with Prompt Engineering and LangChain'的开源项目,该项目提供了一系列关于大型语言模型、提示工程和LangChain库的教程和实践案例,旨在帮助开发者快速掌握AI应用开发技能。
H2O-3: 开源分布式机器学习平台
H2O-3是一个开源的分布式机器学习平台,提供了多种流行的机器学习算法实现,支持R、Python、Scala等多种编程语言接口,可以轻松构建高性能的机器学习应用。
计算机视觉最佳实践与示例：Microsoft computervision-recipes 项目解析
Microsoft 推出的 computervision-recipes 项目为计算机视觉任务提供了全面的工具和示例,展示了最佳实践和实现指南。本文深入解析该项目的主要特点和应用场景,为从事计算机视觉开发的读者提供有价值的参考。
Made With ML: 一个实用的生产级机器学习课程
Made With ML是一个开源的生产级机器学习课程,旨在教授开发者如何设计、开发、部署和迭代生产级机器学习应用。本课程涵盖了从数据处理到模型训练、评估、部署的全流程,并融入了软件工程最佳实践。
Text Embeddings Inference: 高性能文本嵌入推理解决方案
Text Embeddings Inference (TEI)是一个用于部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型的高性能工具包。它支持最流行的模型,包括FlagEmbedding、Ember、GTE和E5等,并实现了多项优化功能,可显著提升推理性能。
LangCorn: 轻松部署LangChain模型和管道的API服务器
LangCorn是一个强大的API服务器,可以让你轻松部署和服务LangChain模型和管道。它利用FastAPI框架提供高性能的请求处理,为语言处理应用提供可扩展和稳健的解决方案。
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