Llama2 Embeddings FastAPI Service开源项目 – 高效的文本嵌入服务

Embedefy简化了获取嵌入的过程，使得增强各种AI应用变得更加容易。它提供了一个简单的API来检索文本的嵌入，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索等多种AI应用。此外，Embedefy的PostgreSQL扩展允许用户从数据库中直接访问嵌入，无需构建和维护额外的应用程序。

Refact.ai推理服务器是一个自托管的服务，基于Docker镜像，提供高可扩展性和灵活性，支持多种机器学习模型，并提供RESTful API接口，方便用户进行模型推理和管理。

Ollama 是一个轻量级、可扩展的框架，旨在让用户能够轻松地在本地运行和自定义大语言模型。它支持多种大语言模型，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，并提供 OllamaGenerator 和 OllamaChatGenerator 组件，用于集成到 Haystack 2.0 管道中。Ollama 还支持自定义和创建自己的模型，提供方便的 Docker 容器部署方法，并支持文本嵌入和文档嵌入功能。此外，Ollama 在单机部署效率上提升了3倍，支持多平台（Windows/Mac/Linux）和硬件适配（自动识别CPU/GPU/NPU算力）。

该项目是一个向量搜索的演示应用，使用了arXiv论文数据集作为数据源，集成了HuggingFace和OpenAI的模型，基于FastAPI和React构建前端和后端，并使用Redis作为高性能的内存向量数据库。该项目展示了如何利用Redis的向量相似性搜索功能进行文档搜索和检索，适用于构建基于向量的搜索应用。

flask-starter是一个基于Python和Flask 2.0的入门样板模板，提供现代Web应用程序所需的基本功能，适合快速开发和学习Flask。它集成了用户认证、数据库支持和RESTful API，帮助开发者轻松搭建和扩展应用。

Langchain-Chatchat是一个基于Langchain和ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用，旨在实现离线运行并支持中文场景，提供灵活的知识库问答解决方案。

FastAPI是一个现代化、快速的Web框架，专为构建API而设计。它基于Python 3.6及更高版本，旨在提供高效、简单且灵活的解决方案，特别适合开发高性能的API服务。FastAPI利用Starlette和Pydantic来实现高性能和自动数据验证，同时支持异步编程，能够处理高并发场景。此外，它还能自动生成OpenAPI文档，极大提升了开发效率。

ZenML 是一个开源的 MLOps 框架，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习实践。它通过 `@step` 和 `@pipeline` 修饰符将 Python 函数轻松转换为机器学习管道，并利用基础设施抽象层在不同云提供商、Kubeflow 和 Kubernetes 上运行管道，而无需更改代码。ZenML 还提供追踪模型、管道和工件的功能，并集成到流行的工具和框架中，如 Hugging Face、Langchain 和 OpenAI。ZenML 简化了 ML 实践标准化流程，确保可复现性和可审计性，使数据科学家和机器学习工程师能够专注于机器学习创新，而不是基础设施管理。

一个自定义 Hugging Face 节点的开源项目，用于 Google Visual Blocks for ML，允许用户在无代码图形编辑器中创建机器学习管道，支持多种机器学习功能并与Hugging Face Serverless API集成。

Suno-API是一个基于Python和FastAPI的非官方API，主要用于生成音乐和歌词。它内置了自动维护和保持令牌有效的功能，用户无需担心令牌过期问题。该项目代码简洁，易于维护和二次开发，适合快速扩展和集成。

创新的文档检索系统(V-RAG)，无需传统的文本分块，直接利用视觉语言模型处理PDF文档。

youtube-api-server 是一款基于 FastAPI 构建的轻量级工具，专注于自动化提取 YouTube 视频的元数据、字幕和带时间戳的转录文本。它提供了清晰且符合 RESTful 规范的 API 接口，支持多语言字幕提取，适用于视频内容分析、处理以及与其他应用的集成开发。

基于FastAPI、MLflow和Streamlit的数字识别模型的完整部署实例，提供高性能API、模型管理和交互式界面，支持模型的训练和预测。

用 LangChain + FastApi 部署自动化LLM应用，以便将 LangChain 应用作为 API 提供服务

本书指导您从头开始使用FastAPI和Ollama构建尖端AI（大语言模型）应用程序，包括真实案例、最佳实践和额外的源代码。今天就解锁AI的力量！

外卖系统后端，使用jdk22和springboot3构建，集成了MySQL、Redis、RabbitMQ等技术，支持Alibaba Cloud OSS和WeChat Pay，旨在打造一个可扩展、安全、高效的外卖系统。该系统设计注重性能与安全性，能够处理大量并发请求，同时支持多种支付和文件存储方式，适合现代外卖服务的需求。