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使用Docker定义和运行多容器应用程序

连接、保护、控制并观测服务。

SGLang是面向大语言模型与视觉语言模型的高速推理框架。

规模最大的PyTorch图像编码器/骨干网络集合。包含训练、评估、推理、导出脚本与预训练权重——支持ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer（ViT）、MobileNetV4、MobileNet-V3和V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt等模型

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从头开始机器学习。机器学习模型和算法的基本 NumPy 实现，重点是可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。

TimesFM是谷歌研究团队开发的预训练时间序列基础模型，专注于时间序列预测任务。

Conductor 是一个事件驱动的编排平台，为应用程序提供持久且高弹性的执行引擎

⚡ 通用工作流编排平台——支持任意语言编写代码，随处运行。提供800多个数据、基础设施和AI自动化插件

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AI 编排框架，用于构建可定制、生产就绪的 LLM 应用。将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到可与数据交互的流水线或智能体。凭借高级检索方法，特别适用于构建 RAG、问答系统、语义搜索或对话式聊天机器人

我们应该遵循哪些原则来构建基于大语言模型的软件，使其真正达到可交付生产环境用户使用的标准？

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Prefect是用于构建弹性数据管道的Python工作流编排框架

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Unity机器学习代理工具包（ML-Agents）是一个开源项目，能让游戏和模拟场景成为训练智能代理的环境，支持深度强化学习与模仿学习。