mlflow-bentoml-integration

在云端运行任何开源大型语言模型（LLM），例如 DeepSeek 和 Llama，并将其作为兼容 OpenAI API 的端点。

Kubernetes 上大规模模型部署

一个包含多个 AWS 演示的实践型代码库

Whisper.cpp 的 Pybind11 绑定

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一个简单的网页应用，允许你用根据你的描述生成的图像替换图像的任意部分。

这个仓库包含了使用各种框架和应用（例如 Docker、Flask、FastAPI、BentoML、Streamlit、MLflow）部署机器学习模型的说明、模板源代码和示例，甚至还包括如何将你的机器学习模型部署为安卓应用的代码。

使用Docker容器和Travis-CI，将一个简单的基于Flask（RESTful）的微服务自动化测试和部署到类似AWS生产环境中。

一个基于 bentoML 的 API，用于转录音频并理解其含义

从传统方法到现代方法：一份简单易懂的 MLOps 工具和实践指南，助你高效完成机器学习项目。