最佳 MLOps 与模型部署 AI 框架

MLflow - 开源AI平台，适用于代理、LLM和模型

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#11

开源AI平台，专为代理、LLM和机器学习模型设计。它使团队能够高效地调试、评估、监控和优化AI应用，适合各种规模的组织。MLflow是一个开源AI平台，专为代理、LLM和机器学习模型设计。它使团队能够高效地调试、评估、监控和优化AI应用，适合各种规模的组织。

SGLang

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为大型语言和多模态模型设计的高性能服务框架。它提供广泛的硬件支持和强大的生态系统，帮助开发者高效地实现先进的AI解决方案。SGLang是一个为大型语言和多模态模型设计的高性能服务框架。它提供广泛的硬件支持和强大的生态系统，帮助开发者高效地实现先进的AI解决方案。

SHAP AI 解释

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基于博弈论的方法，用于解释机器学习模型的输出。它利用 Shapley 值将最优信用分配与局部解释联系起来，从而深入了解特征如何影响各种模型类型和数据模态的预测。SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种基于博弈论的方法，用于解释机器学习模型的输出。它利用 Shapley 值将最优信用分配与局部解释联系起来，从而深入了解特征如何影响各种模型类型和数据模态的预测。

AI Fairness 360

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开源工具包，旨在帮助研究人员和开发人员检测、理解和缓解机器学习模型中不希望存在的偏见。它提供了一套全面的公平性指标和缓解算法，以促进公平的 AI 系统。AI Fairness 360 (AIF360) 是一个开源工具包，旨在帮助研究人员和开发人员检测、理解和缓解机器学习模型中不希望存在的偏见。它提供了一套全面的公平性指标和缓解算法，以促进公平的 AI 系统。

ONNX 文档

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提供了其 1.23.0 版本的文档。内容涵盖核心概念、Python 集成、API 参考、版本控制、数据结构和算子。文档详细介绍了数据存储、安全性和后端实现指南以及实验性算子等技术方面。ONNX (Open Neural Network Exchange) 提供了其 1.23.0 版本的文档。内容涵盖核心概念、Python 集成、API 参考、版本控制、数据结构和算子。文档详细介绍了数据存储、安全性和后端实现指南以及实验性算子等技术方面。

LiteRT

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Google 的高性能设备端机器学习框架，用于在边缘平台部署 GenAI 和 ML 模型。它在 TensorFlow Lite 的基础上，提供高效的模型转换、运行时和优化，以实现跨越数十亿设备的低延迟和高隐私性。LiteRT 是 Google 的高性能设备端机器学习框架，用于在边缘平台部署 GenAI 和 ML 模型。它在 TensorFlow Lite 的基础上，提供高效的模型转换、运行时和优化，以实现跨越数十亿设备的低延迟和高隐私性。

Core ML

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Apple 框架，允许开发者将机器学习模型直接集成到他们的应用程序中。它为模型提供统一的表示，支持设备端预测和训练。Core ML 通过利用 CPU、GPU 和神经网络引擎等设备硬件来优化性能，确保隐私和响应速度。Core ML 是一个 Apple 框架，允许开发者将机器学习模型直接集成到他们的应用程序中。它为模型提供统一的表示，支持设备端预测和训练。Core ML 通过利用 CPU、GPU 和神经网络引擎等设备硬件来优化性能，确保隐私和响应速度。

TensorFlow Extended (TFX)

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谷歌生产级规模的机器学习平台。它提供了一个配置框架和共享库，用于集成定义、启动和监控机器学习系统的通用组件。TFX 能够构建和管理生产环境中的机器学习工作流，并在各种平台之间编排管道。TensorFlow Extended (TFX) 是一个谷歌生产级规模的机器学习平台。它提供了一个配置框架和共享库，用于集成定义、启动和监控机器学习系统的通用组件。TFX 能够构建和管理生产环境中的机器学习工作流，并在各种平台之间编排管道。

BigDL LLM

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BigDL-LLM 是一个开源库，用于在 Intel XPU 硬件上运行大型语言模型 (LLM)，涵盖从笔记本电脑到云端 GPU 的各种设备。它支持 INT4/FP4/INT8/FP8 量化以实现低延迟推理，并为 PyTorch 模型提供全面的微调功能。

DeepDetect

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专为深度学习模型部署和管理设计的 AI 框架。它简化了服务机器学习模型的过程，使开发人员能够高效地将 AI 功能集成到他们的应用程序中。该平台专注于提供一个强大的后端，用于实时推理和模型监控。DeepDetect 是一个专为深度学习模型部署和管理设计的 AI 框架。它简化了服务机器学习模型的过程，使开发人员能够高效地将 AI 功能集成到他们的应用程序中。该平台专注于提供一个强大的后端，用于实时推理和模型监控。

Seldon Core 2

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原生于 Kubernetes 的框架，用于大规模部署和管理机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 系统。它提供了一个灵活的、模块化的架构，适用于本地、混合和多云环境，确保 MLOps 和 LLMOps 的标准化、增强的可观测性和成本效益。Seldon Core 2 是一个原生于 Kubernetes 的框架，用于大规模部署和管理机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 系统。它提供了一个灵活的、模块化的架构，适用于本地、混合和多云环境，确保 MLOps 和 LLMOps 的标准化、增强的可观测性和成本效益。

Dynamo-Triton 开源软件

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NVIDIA Dynamo-Triton 使得在 TensorRT、PyTorch 和 ONNX 等各种框架中部署 AI 模型成为可能。它支持实时、批处理和流式工作负载，适用于多种 AI 应用。

NVIDIA TensorRT

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高性能深度学习推理 SDK，优化推理，减少延迟，并为各种平台上的 AI 应用提供高吞吐量。NVIDIA TensorRT 是一个高性能深度学习推理 SDK，优化推理，减少延迟，并为各种平台上的 AI 应用提供高吞吐量。