：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类型和自定义模型服务能力。 通过简单的安装和使用示例，用户可以快速部署各种模型，包括Mistral-7B、SDXL Turbo、人脸检测和图像分类等。 FastServe提供了用户界面，方便用户进行交互操作。部署方面，可以轻松集成到Lightning AI Studio。

：C语言的几何库，小巧、快速且易于使用

：C语言的几何库，小巧、快速且易于使用 TG 的主要目标是提供最快、内存效率最高的几何库，用于监视关系空间，特别是仓库内的点和几何相交等操作。 特征 ●实现 OGC简单功能，包括点、线串、多边形、多点、多线串、多多边形、几何集合。 ●优化的多边形索引引入了两种新结构。 ●读取和写入WKT、WKB和GeoJSON。 ●提供可重入且线程安全的纯函数式API 。 ●空间谓词包括“相交”、“覆盖”、“接触”、“等于”等。 ●使用内存清理程序和Valgrind实现 100% 覆盖率的测试套件。 ●封装在单个tg.c源文件中的独立库。 ●相当不错的表现

零一万物发布Yi大模型API开放平台 首批开放3款大模型

零一万物发布Yi大模型API开放平台 首批开放3款大模型 在全球多项权威评测榜单中，Yi 大模型表现优异，性能直追 GPT-4。此前，Yi 大模型 API已经小范围开放内测，全球已有不少开发者申请使用，并普遍反馈效果超出预期。基于此，此次Yi 大模型 API 正式推出3款模型，给开发者更多惊喜。目前，Yi 大模型API名额限量开放中，新用户赠送60元。Yi 大模型 API 与 OpenAI API 完全兼容，开发者只需修改少量代码，可以平滑迁移。此次 Yi 大模型 API 开放平台提供以下模型：• Yi-34B-Chat-0205：支持通用聊天、问答、对话、写作、翻译等功能。• Yi-34B-Chat-200K：200K 上下文，多文档阅读理解、超长知识库构建小能手。• Yi-VL-Plus: 多模态模型，支持文本、视觉多模态输入，中文图表体验超过 GPT-4V。零一万物API开放平台链接： 30 万个中英文字符，适合用于多篇文档内容理解、海量数据分析挖掘和跨领域知识融合等，在“大海捞针”测试中，Yi-34B-Chat-200K的性能提高了10.5%，从89.3%提升到99.8%。例如，金融分析师可以用Yi-34B-Chat-200K模型快速阅读报告并预测市场趋势、律师可以用它精准解读法律条文、科研人员可以用它高效提取论文要点、文学爱好者可以用它快速掌握作品精髓等，应用场景非常广泛。Yi-34B-Chat-200K 对经典文学作品《呼啸山庄》进行复杂角色和角色关系的归纳总结零一万物开发的多模态模型 Yi-VL-Plus，可支持文本、视觉多模态输入，面向实际应用场景大幅增强，包括：增强Charts, Table, Inforgraphics, Screenshot 识别能力，支持复杂图表理解、信息提取、问答以及推理。中文图表体验超过GPT4V；Yi-VL-Plus模型在一些中文图表理解场景，比GPT-4V准确率更高在 Yi-VL 基础上进一步提高了图片分辨率，模型支持 1024*1024 分辨率输入，显著提高生产力场景中的文字、数字 OCR 的准确性；保持了 LLM 通用语言、知识、推理、指令跟随等能力。同时，零一万物还表示，近期零一万物将为开发者提供更多更强模型和 AI 开发框架，提供更加丰富和灵活的开发工具，以适应多样化的应用场景。相关文章: 估值10亿美元零一万物宣布发布Yi-34B大模型 李开复：不负众望李开复旗下AI公司“零一万物”开源Yi大模型被指抄袭LLaMA零一万物回应大模型架构争议：对模型和训练的理解做了大量工作 ... PC版： 手机版：

Perplexity推出，可快速访问开源大型语言模型如Mistral 7B、Llama2 13B等

Perplexity推出，可快速访问开源大型语言模型如Mistral 7B、Llama2 13B等 - pplx-api易于使用，开发者可以在几分钟内通过REST API整合先进的开源模型。 - pplx-api推理速度很快，比其他解决方案的延迟降低了2-3倍。 - pplx-api基础设施经过验证，可以承载产品级流量。 - pplx-api采用NVIDIA TensorRT-LLM和AWS A100 GPU等先进软硬件，实现了优化。 - pplx-api已用于Perplexity的产品中，相比外部API每年节省了62万美元成本。 - pplx-api兼容OpenAI API，可以轻松集成到现有应用中。 - 未来pplx-api将支持更多定制和开源模型。

是为大型语言模型实现的高效转发服务。其核心功能包括 用户请求速率控制、Token速率限制、智能预测缓存、日志管理和API密钥管理

是为大型语言模型实现的高效转发服务。其核心功能包括 用户请求速率控制、Token速率限制、智能预测缓存、日志管理和API密钥管理等，旨在提供高效、便捷的模型转发服务。 无论是代理本地语言模型还是云端语言模型，如 LocalAI 或 OpenAI，都可以由 OpenAI Forward 轻松实现。 得益于 uvicorn, aiohttp, 和 asyncio 等库支持，OpenAI-Forward 实现了出色的异步性能。 主要特性 全能转发：可转发几乎所有类型的请求 性能优先：出色的异步性能 缓存AI预测：对AI预测进行缓存，加速服务访问并节省费用 用户流量控制：自定义请求速率与Token速率 实时响应日志：提升LLMs可观察性 自定义秘钥：替代原始API密钥 多目标路由：转发多个服务地址至同一服务下的不同路由 黑白名单：可对指定IP进行黑白名单限制 自动重试：确保服务的稳定性，请求失败时将自动重试 快速部署：支持通过pip和docker在本地或云端进行快速部署

Keras是一个用Python编写的深度学习API， 运行在机器学习平台TensorFlow之上。 它的开发重点是实现快速实验。

Keras是一个用Python编写的深度学习API， 运行在机器学习平台TensorFlow之上。 它的开发重点是实现快速实验。能够尽快从想法到结果是做好研究的关键。 Keras特性： 1.简单 - 但不是简单。Keras 减少了开发人员的认知负担，让您能够专注于问题中真正重要的部分。 2.灵活Keras 采用渐进式披露原则 复杂性：简单的工作流程应该快速简便，同时任意 高级工作流程应该可以通过基于的清晰路径来实现 你已经学到了什么。 3.强大 Keras 提供行业强大的性能和可扩展性：它被包括NASA在内的组织和公司使用， YouTube和Waymo。 Keras & TensorFlow 2 TensorFlow 2是一个端到端的开源机器学习平台。 您可以将其视为可微分编程的基础结构层。 它结合了四个关键功能： 1.在 CPU、GPU 或 TPU 上高效执行低级张量操作。 2.计算任意可微表达式的梯度。 3.将计算扩展到许多设备，例如数百个 GPU 的集群。 4.将程序（“图形”）导出到外部运行时，如服务器、浏览器、移动和嵌入式设备。 Keras 是 TensorFlow 2 的高级 API：一个平易近人、高效的界面。 用于解决机器学习问题， 专注于现代深度学习。它为开发提供了基本的抽象和构建块 以及以高迭代速度交付机器学习解决方案。 Keras 使工程师和研究人员能够充分利用可扩展性 以及 TensorFlow 2 的跨平台功能：您可以在 TPU 或大型 GPU 集群上运行 Keras， 你可以导出 Keras 模型以在浏览器或移动设备上运行。 |||| #API