2025年最佳的 4 个AI 模型推理训练工具

MInference是一个针对长上下文大型语言模型（LLMs）的推理加速框架。它利用了LLMs注意力机制中的动态稀疏特性，通过静态模式识别和在线稀疏索引近似计算，显著提升了预填充（pre-filling）的速度，实现了在单个A100 GPU上处理1M上下文的10倍加速，同时保持了推理的准确性。

NVIDIA Blackwell平台使用六项变革技术推动加速计算，能够在减少成本和能耗的同时，实现实时生成AI和处理高达数万亿参数的大型语言模型。

OpenPipe/OpenPipe 是一个将昂贵的提示转化为廉价的精细调整模型的项目。它通过使用预先训练的模型和自定义训练数据来创建个性化的模型，以实现更高效的文本生成。OpenPipe/OpenPipe 的优势在于它能够为用户提供高质量的文本生成结果，同时降低了训练成本。该项目的定价策略灵活，并提供了多种定价选项以适应不同用户需求。OpenPipe/OpenPipe 的主要功能包括：使用昂贵提示进行训练、生成定制化的模型、高效的文本生成、降低训练成本等。

Deepchecks 是一个全面的开源解决方案，用于持续验证 AI 和 ML 模型与数据。它包括 Deepchecks Testing、CI & Testing Management 以及 Deepchecks Monitoring 三个组件。Deepchecks Testing 可用于运行内置和自定义的检查和套件，用于 Tabular、NLP 和 CV 验证。CI & Testing Management 可用于协作测试结果和迭代，直到模型准备好投入生产。Deepchecks Monitoring 可用于跟踪和验证部署模型在生产中的行为。Deepchecks 还包括大量内置检查，用于测试模型的性能、数据分布和数据完整性等问题。检查结果可以通过可视化报告、代码处理和 Deepchecks 的动态 UI 进行检查和协作。Deepchecks 是开源的，但 Deepchecks Monitoring 的某些组件需要商业许可。