Fairscale是一个轻量级的开源库，专为分布式训练和大规模AI模型的优化设计。它旨在减少计算资源需求，提高训练效率，特别适用于大规模神经网络的训练。Fairscale通过多种分布式并行化技术、低内存占用优化、兼容PyTorch等特点，帮助开发者在普通设备上高效训练亿级参数的模型。
DualPipe是一种创新的双向流水线并行算法，专为解决大规模AI模型训练中的效率问题而设计。它通过创新的调度策略，完全重叠前向和后向计算-通信阶段，同时减少流水线气泡，从而在相同设备配置下实现更高的训练吞吐量。该算法适用于跨多设备训练超大规模模型的场景，支持PyTorch 2.0及以上版本，无缝融入现代深度学习框架。
PoplarML是一个平台，允许用户轻松部署生产就绪且可扩展的机器学习系统，工程投入极少。它提供命令行工具，支持将ML模型部署到GPU集群，并兼容Tensorflow、Pytorch和JAX等流行框架。用户可以通过REST API端点调用模型，实现实时推断。
UbiOps是一个强大的模型服务和编排平台，旨在简化AI和机器学习项目的管理，无需用户管理Kubernetes和云基础设施。
modelkit是一个极简但功能强大的Python MLOps库，方便将机器学习模型快速部署到产品中，兼容多种框架，提供模型版本控制和多种数据源支持。
Deploifai是一个允许用户高效、轻松地部署和管理AI模型的平台，提供无缝的生产环境模型部署体验。
Grid.ai是一个专注于机器学习的平台，旨在使最先进的AI研究民主化，而不是关注基础设施。用户可以通过注册网站并参考提供的文档和教程来使用Grid.ai。
Semiring 是一个简化机器学习模型构建和部署的平台，用户只需五个数据样本即可创建数据集，通过简单的 API 部署模型，无需任何机器学习专业知识。
Domino是一个开源的无代码平台，用于创建、管理、协作和部署高级数据和AI工作流。它缩短了创意与实现之间的距离，让用户无需编写任何代码即可轻松构建复杂的数据和AI工作流。
这是一个众包AI计算的平台，能让你把各种设备汇聚起来，变成强大的AI平台，就像把零散的积木拼成一个超级机器人，无论是个人还是团队都能轻松部署和管理AI模型，还不用担心隐私问题，完全免费。
Predibase是一个低代码AI平台，使工程师和数据科学家能够轻松构建、优化和部署最先进的模型，从线性回归到大型语言模型，只需几行代码。它还提供了一种声明式方式，帮助工程师快速调优和服务任何开源机器学习模型或大型语言模型，并在私人云中托管先进基础设施。
Substratus.AI是一个专注于大规模语言模型（LLMs）的平台，旨在以极简的方式实现机器学习模型的部署和微调。用户可以在几分钟内安装所需的ML平台，并通过单个命令轻松运行和微调最先进的LLMs。
Mystic AI 提供高性能的机器学习模型部署平台，允许用户将任何自定义的、经过微调的开源机器学习模型作为 API 部署，支持在共享集群或用户选择的云平台上运行。其无服务器的按毫秒计费的 API 免费启动，但访问新 Turbo Registry 的计划从 $30 到 $100 不等，具体取决于规模。我们的 BYOC（Bring Your Own Cloud）功能使用户在享受当前服务提供商的无服务器体验的同时，能够完全控制缩放和 GPU 的成本。
FasterTransformer是一个高度优化的基于Transformer的编码器和解码器组件，提供高效的推理和训练性能，支持多种Transformer模型，并兼容多种深度学习框架，灵活配置以满足不同需求。
Pipeline AI是一个平台，旨在无缝部署和扩展机器学习（ML）模型。它提供云无关的基础设施和端到端软件，使得机器学习交付快速、简单、可扩展且安全。Pipeline AI通过为任何规模的企业量身定制解决方案而脱颖而出。
Vespa通过提供一个全面的平台，简化了搜索、推荐和生成AI任务的实现，适用于企业和开发者，确保高性能和可扩展性。
Motion 是一个用于构建机器学习(ML)应用的轻量级框架，旨在减少确保模型、提示和其他有状态对象与数据保持最新的 MLOps 负担。它提供了一系列工具和功能，帮助开发者简化机器学习的部署与管理。
该项目提供了一个基于Pulumi、FastAPI、DVC、MLFlow等工具的基础机器学习平台示例代码，旨在帮助用户快速搭建和定制自己的机器学习工作流。
