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。

为开发者提供快速的AI平台，部署、优化和运行200多个LLM和多模型。

SiliconFlow是一款为开发者提供LLM部署、AI模型托管和推理API的AI基础设施。它通过优化的堆栈为用户提供更低的延迟、更高的吞吐量和可预测的成本。

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。

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。

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。

StackGen是一款自主基础设施平台，具备7个AI代理自动构建、管理、修复和优化云基础设施。

StackGen的自主基础设施平台通过7个AI代理生成和管理云基础设施，极大提高了效率。其主要优点包括自动化构建、智能管理、快速修复和性能优化。StackGen定位于企业级客户，价格定制。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AI 助力的云交付平台，简化部署，智能监控，无缝优化云原生应用！

Microtica是一款AI 助力的云交付平台，通过简化部署、智能监控和无缝优化云原生应用，帮助用户轻松管理基础设施、管道、监控和成本，提高效率并节省成本。

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。

通过完全托管的基础设施、工具和工作流程构建、训练和部署机器学习模型

Amazon SageMaker是一个完全托管的机器学习服务,能够帮助开发人员和数据科学家快速且低成本地构建、训练和部署高质量的机器学习模型。它提供了一个完整的开发环境,包含了可视化界面、Jupyter笔记本、自动机器学习、模型训练和部署等功能。用户无需管理任何基础设施,就可以通过SageMaker构建端到端的机器学习解决方案。

基于Linux环境快速部署开源大模型的教程

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

在Slack中部署AI代理，无需基础设施，仅需两分钟。

xpander.ai是一个能够在Slack中部署AI代理的平台，无需基础设施即可完成部署。它具备自主记忆、网络搜索和代码解释器功能，可节省LLM成本并实现Slack OAuth集成，适用于各类工作场景。

苹果发布多模态LLM模型MM1

苹果发布了自己的大语言模型MM1，这是一个最高有30B规模的多模态LLM。通过预训练和SFT，MM1模型在多个基准测试中取得了SOTA性能，展现了上下文内预测、多图像推理和少样本学习能力等吸引人的特性。

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LLM应用的开发平台

LLM Spark是一个开发平台，可用于构建基于LLM的应用程序。它提供多个LLM的快速测试、版本控制、可观察性、协作、多个LLM支持等功能。LLM Spark可轻松构建AI聊天机器人、虚拟助手等智能应用程序，并通过与提供商密钥集成，实现卓越性能。它还提供了GPT驱动的模板，加速了各种AI应用程序的创建，同时支持从零开始定制项目。LLM Spark还支持无缝上传数据集，以增强AI应用程序的功能。通过LLM Spark的全面日志和分析，可以比较GPT结果、迭代和部署智能AI应用程序。它还支持多个模型同时测试，保存提示版本和历史记录，轻松协作，以及基于意义而不仅仅是关键字的强大搜索功能。此外，LLM Spark还支持将外部数据集集成到LLM中，并符合GDPR合规要求，确保数据安全和隐私保护。

AI模型部署与管理平台

CREDAL是一个AI模型部署与管理平台，可以帮助用户快速部署和管理自己的AI模型。其功能包括模型部署、模型监控、模型版本管理等。CREDAL的优势在于简化了模型部署的流程，提供了可视化的界面和丰富的功能，帮助用户轻松完成AI模型的部署和管理。CREDAL的定价根据用户的需求进行定制，详情请访问官方网站了解更多信息。

一键部署，开箱即用的多平台大模型API适配器。

simple-one-api是一个适配多种大模型接口的程序，支持OpenAI接口，允许用户通过统一的API格式调用不同的大模型服务，简化了不同平台接口差异带来的复杂性。它支持包括千帆大模型平台、讯飞星火大模型、腾讯混元大模型等在内的多个平台，并且提供了一键部署和开箱即用的便利性。

字节跳动自研大模型，提供多模态能力

豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。

比较、测试、构建和部署低代码AI模型

Contentable.ai是一个综合的AI模型测试平台，可以帮助用户快速测试、原型和共享AI模型。它提供了一套完整的工具和功能，使用户能够轻松构建和部署AI模型，从而提高工作效率。

AI基础设施，适用于每个人，一键部署团队AI助手。

NextChat是一个多功能的AI聊天服务平台，支持与领先的大型语言模型（LLMs）兼容，允许用户轻松部署团队范围内的AI辅助工具。它提供了一个优雅的用户界面，集中管理所有数据，并提供统计追踪团队AI使用情况的功能。此外，它还包括反馈分析工具，帮助用户聆听并分析其受众。NextChat支持OpenAI和Gemini模型，是一个面向所有人的AI基础设施，旨在提供个性化的AI聊天服务。

本地运行的AI模型训练与部署工具，支持个性化训练和多平台使用。

Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型（LLMs）的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程，使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台，提供快速的推理速度和灵活的定制能力，适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。

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。