产品库

开源评估基础设施，为 LLM 提供信心

Confident AI 是一个开源的评估基础设施，为 LLM（Language Model）提供信心。用户可以通过编写和执行测试用例来评估自己的 LLM 应用，并使用丰富的开源指标来衡量其性能。通过定义预期输出并与实际输出进行比较，用户可以确定 LLM 的表现是否符合预期，并找出改进的方向。Confident AI 还提供了高级的差异跟踪功能，帮助用户优化 LLM 配置。此外，用户还可以利用全面的分析功能，识别重点关注的用例，实现 LLM 的有信心地投产。Confident AI 还提供了强大的功能，帮助用户自信地将 LLM 投入生产，包括 A/B 测试、评估、输出分类、报告仪表盘、数据集生成和详细监控。

智能基础设施自主AI系统

Currux Vision是一个智能基础设施自主AI系统，帮助城市、交通部门、政府机构和基础设施开发者监测、优化和实现复杂的基础设施项目。它提供自动化的AI解决方案，能够监控、优化和盈利复杂的基础设施项目，帮助用户实现更高的效率和更好的收益。该系统的主要功能包括监测基础设施项目、优化基础设施运营、实现盈利和定价策略等。

使用自然语言部署云基础设施的DevOps代理

CloudSoul是一个AI驱动的SaaS平台，它允许用户通过自然语言对话输入即时部署云基础设施。该产品通过简化云资源的配置和管理，帮助组织解决云基础设施中由于缺乏结构化信息而导致的众多问题。CloudSoul的主要优点包括使用自然语言进行部署、利用价格洞察比较策略、创建和管理AWS资源以及提供配置指导。产品背景信息显示，许多CIO和CTO在管理云资源上遇到困难，导致财务资源浪费，而CloudSoul旨在解决这些问题，提高效率并减少错误。产品定价为每月59欧元，提供免费试用。

你拥有的人工智能自主人工智能基础设施

PremAI是一款自主可控的人工智能基础设施，提供完整的AI解决方案。它具有高度的灵活性和可扩展性，可以满足各种不同的AI需求。PremAI的主要功能包括模型训练和部署、数据管理和处理、模型评估和优化等。它的优势在于提供了自主可控的AI环境，用户可以完全掌控自己的数据和模型。PremAI的定价根据用户的需求和使用情况而定，具体详情请访问官方网站。

OpenTF：声明式管理云基础设施

OpenTF 是一个声明式的工具，用于安全高效地构建、修改和版本控制基础设施。它可以管理现有的流行服务提供商以及自定义内部解决方案。OpenTF 支持基础设施即代码，执行计划，资源图，自动化变更等功能。

利用机器学习自动生成基础设施代码，提高开发效率。

GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。

生成大规模A/B测试的开源基础设施

使用Rompt.ai的开源基础设施，通过生成和评估不同的提示变体，发现高效的提示。创建和组织提示，声明变量以模拟动态项目，运行具有不同格式、模型和变量的提示变体，生成大量输出数据集，通过评分生成结果来找到性能最佳的提示。

AIaC - AI驱动的基础设施即代码生成器

AIaC by Firefly是一款基于人工智能的基础设施即代码生成器。它可以帮助开发团队快速生成各种云平台的基础设施代码，如Terraform、Pulumi、CloudFormation等。AIaC提供了丰富的功能点，包括高可用的EKS集群、S3与SNS通知、Neptune数据库、安全的Nginx容器、MongoDB部署、Jenkins流水线、GitHub Actions集成等。它支持多种编程语言和框架，可以轻松适配不同的项目需求。AIaC简化了基础设施的创建和管理过程，提高了开发效率，并减少了人为错误的风险。AIaC还提供了丰富的使用场景，包括云原生应用开发、DevOps流程优化、持续集成与部署等。无论是初学者还是资深开发者，都可以轻松上手使用AIaC来快速构建和管理基础设施。

Stargate项目旨在未来四年投资5000亿美元建设新的AI基础设施。

Stargate项目是OpenAI与多家科技巨头合作，旨在建设新的AI基础设施，以支持美国在AI领域的领导地位。该项目计划在未来四年投资5000亿美元，初期投入1000亿美元。通过与SoftBank、Oracle、NVIDIA等公司合作，Stargate项目将推动AI技术的发展，创造大量就业机会，并为全球带来巨大的经济利益。该项目不仅支持美国的再工业化，还将为美国及其盟友提供战略能力，保护国家安全。

高性能云和云基础设施，适用于AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。

Denvr Dataworks提供高性能云和云基础设施，支持AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。我们的平台提供强大的计算和存储能力，帮助用户实现高效的数据处理和分析。无论您是开发人员、数据科学家还是企业用户，Denvr Dataworks都可以为您提供可靠和高性能的云解决方案。我们提供灵活的定价和弹性的资源配置，让您能够根据需求进行扩展和优化。

为云开发运维提供AI辅助工具，实现成本实时分析、配置优化与基础设施代码生成。

Infra.new 是一款面向云开发运维的AI辅助工具，通过实时成本分析、配置优化和基础设施代码生成等功能，帮助用户高效管理云基础设施。它支持多种云平台，如AWS、GCP等，能够自动生成Terraform配置，并提供架构可视化和成本优化建议，确保用户在部署前做出明智决策。该工具主要面向开发者和运维人员，旨在提高工作效率、降低成本，并保证基础设施的安全性和可靠性。

开源视觉基础模型

InternVL通过将ViT模型扩展到60亿参数并与语言模型对齐,构建出目前最大的14B开源视觉基础模型,在视觉感知、跨模态检索、多模态对话等广泛任务上取得了32项state-of-the-art性能。

构建下一代创意，轻松实现快速推理

fal 是一个生成媒体平台，为开发者提供最先进的生成式媒体模型，通过 fal 的推理专家优化，实现闪电般快速的推理。支持实时 WebSocket 推理基础设施，提供私有部署选项，以最经济的方式根据使用量付费。

监控、评估和优化你的LLM应用

LangWatch是一个专为大型语言模型（LLM）设计的监控、评估和优化平台。它通过科学的方法来衡量LLM的质量，自动寻找最佳的提示和模型，并提供一个直观的分析仪表板，帮助AI团队以10倍的速度交付高质量的产品。LangWatch的主要优点包括减少手动优化过程、提高开发效率、确保产品质量和安全性，以及支持企业级的数据控制和合规性。产品背景信息显示，LangWatch利用Stanford的DSPy框架，帮助用户在几分钟内而非几周内找到合适的提示或模型，从而加速产品从概念验证到生产的转变。

开源全栈平台，为打造顶级LLM产品提供支持

Laminar是一个开源的全栈平台，专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据，以提高大型语言模型（LLM）应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪，并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源，易于自托管，适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。

一个为LLM生成Git提交信息的插件

llm-commit 是一个为 LLM（Large Language Model）设计的插件，用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异，利用 LLM 的语言生成能力，自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率，还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境，免费开源，易于安装和使用。

简化LLM和RAG模型输出评估，提供对定性指标的洞察

Algomax简化LLM和RAG模型的评估，优化提示开发，并通过直观的仪表板提供对定性指标的独特洞察。我们的评估引擎精确评估LLM，并通过广泛测试确保可靠性。平台提供了全面的定性和定量指标，帮助您更好地理解模型的行为，并提供具体的改进建议。Algomax的用途广泛，适用于各个行业和领域。

Meta自研的下一代AI训练和推理加速芯片

Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)是Meta自研的下一代AI加速芯片。相比上一代产品, MTIA v2在计算能力和内存带宽上均有大幅提升, 可以更高效地支撑Meta的排序和推荐模型应用。这是Meta持续投资自研硬件基础设施的重要成果,将为Meta的AI产品和服务带来新的能力。

一键部署更智能的AI应用

Toolhouse是一个为AI应用提供高效动作和知识的一键部署平台，通过优化的云基础设施，减少推理时间，节省令牌使用，提供低延迟工具，并在边缘提供最佳延迟的服务。Toolhouse的SDK只需3行代码即可实现，与所有主要框架和LLMs兼容，为开发者节省数周的开发时间。

云基础设施的智能部署和调试助手

Cirroe AI是一个专注于AWS云基础设施部署和故障排除的智能聊天机器人。它通过提供无缝自动化、降低停机时间和提高生产效率，帮助用户快速部署和调试云基础设施。

高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案

这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。

比较各种大型语言模型（LLM）的定价信息

LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。

帮助您成为LLM专家的博客。

LLM Logs是一个专注于帮助用户优化其内容以适应大型语言模型的博客。它提供全面的LLM SEO指南，帮助用户提高在AI生成的响应中的可见性。

用于评估其他语言模型的开源工具集

Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。

全面管理的AI搜索基础设施，支持RAG。

Ducky是一种全面管理的AI检索服务，专为那些需要快速准确结果的开发人员而设计。它支持语义搜索，包括检索增强生成（RAG），并且提供了简单明了的Python SDK，可以快速构建出色的搜索功能。

为 AI 经济提供安全的支付基础设施。

Fewsats 是一款为 AI 代理提供支付解决方案的平台，使其能够在不直接访问财务凭证的情况下请求支付。用户始终掌控支付过程，确保安全性和灵活性。该平台支持多种支付方式，包括传统银行转账、信用卡，为 AI 经济的发展提供了极大的便利和灵活性。

LLM的评估和单元测试框架

DeepEval提供了不同方面的度量来评估LLM对问题的回答,以确保答案是相关的、一致的、无偏见的、非有毒的。这些可以很好地与CI/CD管道集成在一起,允许机器学习工程师快速评估并检查他们改进LLM应用程序时,LLM应用程序的性能是否良好。DeepEval提供了一种Python友好的离线评估方法,确保您的管道准备好投入生产。它就像是“针对您的管道的Pytest”,使生产和评估管道的过程与通过所有测试一样简单直接。

通过一行代码部署AI模型，提供快速、稳定且成本效益高的AI服务。

Synexa AI 是一个专注于简化AI模型部署的平台，通过一行代码即可实现模型的快速上线。其主要优点包括极简的部署流程、强大的自动扩展能力、高性价比的GPU资源以及优化的推理引擎，能够显著提升开发效率并降低运行成本。该平台适用于需要快速部署和高效运行AI模型的企业和开发者，提供了一个稳定、高效且经济的解决方案，帮助用户在AI领域快速实现价值。

Maintain-AI | Good Roads Cost Less

Maintain-AI自动化道路网络内路面和相关基础设施的检查、分析和报告，改善维护成本。我们的方法提供了一种更快、更经济的数据聚合方式，以便做出更明智的决策。好的道路应该更省钱。

AI基础设施安全评估工具，用于发现和检测AI系统中的潜在安全风险。

AI Infra Guard是一款由腾讯开发的AI基础设施安全评估工具。它专注于发现和检测AI系统中的潜在安全风险，支持28种AI框架指纹识别，覆盖200多个安全漏洞数据库。该工具轻量级、易于使用，无需复杂配置，具有灵活的匹配语法和跨平台支持。它为AI基础设施的安全性提供了高效的评估手段，帮助企业和开发者保护其AI系统免受安全威胁。