2025年最好的 Carton 替代方案
-
ONNX Runtime：随时随地，更快运行机器学习模型。加速跨平台推理与训练。支持 PyTorch、TensorFlow 等框架！
-
Cortex 是一款与 OpenAI 兼容的 AI 引擎，开发者可以使用它来构建 LLM 应用。它配备了受 Docker 启发的命令行界面和客户端库。它可以作为独立服务器使用，也可以作为库导入。
-
使用 CLIKA ACE，将 AI 模型缩小 87%，速度提升 12 倍。 自动化压缩，实现更快、更经济的硬件部署。 保证精度不损失！
-
-
-
-
在 macOS 和 Windows 系统上使用 Jellybox 离线运行 AI 模型。它拥有易于重用的模板、可自定义的主题，并支持多种模型。自动检测 GPU 用于语言和图像生成。点击了解更多！
-
-
KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队和 QuJing Tech 共同开发的开源项目，旨在优化大型语言模型的推理过程。它能够降低硬件门槛，在 24GB 显存的单 GPU 上运行 6710 亿参数的模型，并提升推理速度（预处理速度高达 286 tokens/s，生成速度高达 14 tokens/s），适用于个人、企业和学术用途。
-
OpenCoder 是一款高性能的开源代码大型语言模型 (LLM)。支持英语和中文，提供完全可复现的流程。非常适合开发者、教育工作者和研究人员。
-
Transformer Lab：一个开源平台，无需编码即可在本地构建、微调和运行大型语言模型 (LLM)。下载数百个模型，跨硬件微调，聊天，评估等等。
-
-
-
-
-
WhiteLightning: 仅凭一个提示词，即可构建自定义文本分类器，无需任何数据！随时随地快速部署轻量级、生产就绪的AI模型。
-
-
通过Martian的Model Router释放AI的强大功能。通过开创性Model mapping技术，在AI应用中实现更高的绩效和更低的开销。
-
借助 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 助力您的深度学习。利用 CNTK 的自动微分和分布式功能，有效构建模型、优化参数并节省时间。将其用于图像识别、自然语言处理和机器翻译。
-
-
AITemplate 是一个 Python 框架，它可以将神经网络渲染成高性能 CUDA/HIP C++ 代码。专门针对 FP16 TensorCore（NVIDIA GPU）和 MatrixCore（AMD GPU）推断。
-
CogniSelect SDK：构建可在浏览器中私密运行 LLM 的 AI 应用。 享受零成本运行时、完全数据隐私和即时可扩展性。
-
LoRAX (LoRA eXchange) 是一款创新框架，它使用户能够在单一GPU上运行成千上万个微调模型，从而显著降低了模型部署成本，同时丝毫不影响吞吐量和延迟表现。
-
Neural Magic 提供高性能推理服务，专为开源大型语言模型 (LLM) 而设计。降低成本，增强安全性，轻松扩展。可在各种环境中的 CPU/GPU 上部署。
-
TalkCody: The open-source AI coding agent. Boost developer velocity with true privacy, model freedom & predictable costs.
-
-
一套用于计算机操作代理的开源基础设施。它包含了沙盒、SDKs 和基准，旨在训练和评估能够完全控制桌面（macOS、Linux、Windows）的 AI 代理。
-
LlamaEdge 项目让您能够轻松运行 LLM 推理应用程序，并在本地为 Llama2 系列的 LLM 创建与 OpenAI 兼容的 API 服务。
-
nCompass：简化LLM托管与加速。降低成本，享受无速率限制API，并支持灵活部署。响应速度更快，集成更轻松。非常适合初创企业、大型企业和科研机构。
-
