2025年最佳的 4 個AI 模型推理訓練工具

MInference是一個針對長上下文大型語言模型（LLMs）的推理加速框架。它利用了LLMs注意力機制中的動態稀疏特性，通過靜態模式識別和在線稀疏索引近似計算，顯著提升了預填充（pre-filling）的速度，實現了在單個A100 GPU上處理1M上下文的10倍加速，同時保持了推理的準確性。

NVIDIA Blackwell平臺使用六項變革技術推動加速計算，能夠在減少成本和能耗的同時，實現即時生成AI和處理高達數萬億參數的大型語言模型。

OpenPipe/OpenPipe 是一個將昂貴的提示轉化為廉價的精細調整模型的項目。它通過使用預先訓練的模型和自定義訓練數據來創建個性化的模型，以實現更高效的文本生成。OpenPipe/OpenPipe 的優勢在於它能夠為用戶提供高質量的文本生成結果，同時降低了訓練成本。該項目的定價策略靈活，並提供了多種定價選項以適應不同用戶需求。OpenPipe/OpenPipe 的主要功能包括：使用昂貴提示進行訓練、生成定製化的模型、高效的文本生成、降低訓練成本等。

Deepchecks 是一個全面的開源解決方案，用於持續驗證 AI 和 ML 模型與數據。它包括 Deepchecks Testing、CI & Testing Management 以及 Deepchecks Monitoring 三個組件。Deepchecks Testing 可用於運行內置和自定義的檢查和套件，用於 Tabular、NLP 和 CV 驗證。CI & Testing Management 可用於協作測試結果和迭代，直到模型準備好投入生產。Deepchecks Monitoring 可用於跟蹤和驗證部署模型在生產中的行為。Deepchecks 還包括大量內置檢查，用於測試模型的性能、數據分佈和數據完整性等問題。檢查結果可以通過可視化報告、代碼處理和 Deepchecks 的動態 UI 進行檢查和協作。Deepchecks 是開源的，但 Deepchecks Monitoring 的某些組件需要商業許可。