AIKit

AIKit 是一个开源工具,旨在简化大型语言模型(LLMs)的托管、部署、构建和微调过程。它提供了与OpenAI API兼容的REST API,支持多种推理能力和格式,使用户可以使用任何兼容的客户端发送请求。此外,AIKit 还提供了一个可扩展的微调接口,支持Unsloth,为用户提供快速、内存高效且易于使用的微调体验。

需求人群:

"AIKit 适合开发者、数据科学家和机器学习工程师,他们需要一个简单、高效且成本效益高的方式来部署和微调大型语言模型。无论是在本地机器上还是在云环境中,AIKit都能提供强大的支持。"

使用场景示例:

使用AIKit快速启动本地机器上的LLMs,无需GPU。

通过AIKit部署Kubernetes上的LLMs,实现自动化部署和管理。

利用AIKit的微调功能,对特定领域的数据进行模型训练。

产品特色:

使用LocalAI进行广泛的推理能力支持,兼容OpenAI API。

提供Unsloth支持的可扩展微调接口。

无需GPU、互联网访问或额外工具,只需Docker即可运行。

最小化的镜像大小,减少漏洞和攻击面。

支持声明式配置,简化推理和微调过程。

支持多模态模型和图像生成。

支持多种模型格式,如GGUF、GPTQ、EXL2、GGML和Mamba。

支持Kubernetes部署,以及NVIDIA GPU加速推理。

支持非专有和自托管的容器注册表来存储模型镜像。

使用教程:

1. 安装Docker以运行AIKit。

2. 从GitHub克隆AIKit仓库或直接使用预构建的Docker镜像。

3. 根据需要配置AIKit的推理和微调参数。

4. 使用Docker命令启动AIKit服务。

5. 通过OpenAI兼容的API客户端发送请求。

6. 根据反馈调整模型配置,优化性能。

7. 如有需要,可以创建自定义模型镜像并部署到容器注册表中。

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