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Tópico · serving

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Repositórios de código aberto acompanhados marcados com serving, ordenados por estrelas.

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  • ray@ray-project

    Ray é um motor de computação de IA. O Ray consiste em um runtime distribuído principal e um conjunto de bibliotecas de IA para acelerar cargas de trabalho de ML.

    43.647+70Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • serving@tensorflow

    Um sistema de atendimento flexível e de alto desempenho para modelos de machine learning

    6.360+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • volcano@volcano-sh

    Um sistema de processamento em lote nativo da nuvem (Projeto sob a CNCF)

    5.907+30Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • seldon-core@SeldonIO

    Um framework MLOps para empacotar, implantar, monitorar e gerenciar milhares de modelos de aprendizado de máquina em produção.

    4.779+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • tiny-llm@skyzh

    Aprenda o sistema de inferência de LLM em Apple Silicon para engenheiros de sistemas: construa um pequeno vLLM + Qwen

    4.529+17Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Neste repositório, compartilharei algumas notas e referências úteis sobre como implantar modelos baseados em aprendizado profundo em produção.

    4.376+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • LitServe@Lightning-AI

    Um framework Python minimalista para criar servidores de inferência de IA personalizados com controle total sobre lógica, processamento em lote e escalabilidade.

    3.933+4Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • FastDeploy@PaddlePaddle

    Kit de ferramentas de inferência e implantação de alto desempenho para LLMs e VLMs baseado em PaddlePaddle.

    3.711+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • llm-applications@ray-project

    Um guia abrangente para a construção de aplicativos de LLM baseados em RAG para produção.

    1.856+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • dingo@dingodb

    Um banco de dados vetorial multimodal que suporta inserções (upserts) e consultas vetoriais usando SQL unificado (compatível com MySQL) em dados estruturados e não estruturados, atendendo aos requisitos de alta concorrência e latência ultrabaixa.

    1.701+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Serving@PaddlePaddle

    Um transportador flexível e de alto desempenho para modelos de aprendizado de máquina (framework de implantação de serviços 'PaddlePaddle')

    925+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • model_server@openvinotoolkit

    Servidor de inferência escalável para modelos otimizados com OpenVINO™

    921+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • simple_tensorflow_serving@tobegit3hub

    Serviço de atendimento genérico e fácil de usar para modelos de machine learning

    757+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • MetaSpore@meta-soul

    Uma plataforma unificada de inteligência de máquina de ponta a ponta

    548+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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