模型服务工具与资源大全 - 助您轻松集成AI应用

TorchServe学习资料汇总-灵活易用的PyTorch模型服务工具

TorchServe学习资料汇总-灵活易用的PyTorch模型服务工具

TorchServe是一个灵活易用的工具,用于在生产环境中部署和扩展PyTorch模型。本文汇总了TorchServe的重要学习资源,包括官方文档、教程、示例代码等,帮助读者快速上手和深入学习这个强大的模型服务框架。

TorchServePyTorch模型服务安全性大规模模型Github开源项目
awesome-mlops学习资料汇总 - 机器学习运维的工具和资源指南

awesome-mlops学习资料汇总 - 机器学习运维的工具和资源指南

本文汇总了awesome-mlops项目中收录的各类MLOps工具和学习资源,为从事机器学习运维的开发者和工程师提供全面的参考。

MLOps自动化机器学习数据管理模型服务数据处理Github开源项目
MOSEC学习资源汇总 - 高性能机器学习模型服务框架

MOSEC学习资源汇总 - 高性能机器学习模型服务框架

MOSEC是一个高性能和灵活的模型服务框架,用于构建支持ML模型的后端和微服务。本文汇总了MOSEC的相关学习资源,帮助读者快速上手这个强大的框架。

MOSEC模型服务高性能动态批处理云计算Github开源项目
ModelScope学习资料汇总 - 让"模型即服务"的理念生动实现

ModelScope学习资料汇总 - 让"模型即服务"的理念生动实现

ModelScope是一个开源的模型即服务(MaaS)平台,本文汇总了ModelScope的各种学习资料,包括官方文档、代码仓库、在线体验等,帮助开发者快速上手使用ModelScope。

ModelScope模型服务API接口机器学习模型开源库Github开源项目
Inferflow:高效且可配置的大型语言模型推理引擎

Inferflow:高效且可配置的大型语言模型推理引擎

Inferflow是一个为大型语言模型(LLMs)设计的高效、灵活的推理引擎,它具有卓越的性能和丰富的配置选项,为AI开发者和研究人员提供了强大的工具。

Inferflow大语言模型推理引擎模型服务量化Github开源项目
Multi-Model Server: 灵活高效的深度学习模型服务工具

Multi-Model Server: 灵活高效的深度学习模型服务工具

Multi-Model Server (MMS) 是一个灵活易用的工具,用于部署和服务各种机器学习框架训练的深度学习模型。它提供了简单的命令行界面和预配置的Docker镜像,可以快速启动HTTP端点来处理模型推理请求。

Multi Model Server深度学习模型服务DockerPythonGithub开源项目
MLOps工具和最佳实践全面指南

MLOps工具和最佳实践全面指南

本文全面介绍了MLOps领域的各类工具和最佳实践,涵盖了从数据处理到模型部署的整个机器学习生命周期,为数据科学家和机器学习工程师提供了宝贵的参考。

MLOps自动化机器学习数据管理模型服务数据处理Github开源项目
MOSEC: 高性能机器学习模型服务框架

MOSEC: 高性能机器学习模型服务框架

MOSEC是一个高性能、灵活的机器学习模型服务框架,旨在帮助开发者快速构建基于ML模型的后端和微服务。它通过动态批处理和CPU/GPU流水线等技术,充分利用计算资源,提供高效的在线推理服务。

MOSEC模型服务高性能动态批处理云计算Github开源项目
ModelScope: 打造人工智能模型即服务的开源生态系统

ModelScope: 打造人工智能模型即服务的开源生态系统

ModelScope是一个开源的人工智能模型生态系统,旨在为研究人员和开发者提供一站式的模型开发、训练、部署和应用平台。它集成了数百个先进的AI模型,涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音技术等多个领域,让AI技术的应用变得更加简单和高效。

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