

Aikit
简介 :
AIKit 是一个开源工具,旨在简化大型语言模型(LLMs)的托管、部署、构建和微调过程。它提供了与OpenAI API兼容的REST API,支持多种推理能力和格式,使用户可以使用任何兼容的客户端发送请求。此外,AIKit 还提供了一个可扩展的微调接口,支持Unsloth,为用户提供快速、内存高效且易于使用的微调体验。
需求人群 :
AIKit 适合开发者、数据科学家和机器学习工程师,他们需要一个简单、高效且成本效益高的方式来部署和微调大型语言模型。无论是在本地机器上还是在云环境中,AIKit都能提供强大的支持。
使用场景
使用AIKit快速启动本地机器上的LLMs,无需GPU。
通过AIKit部署Kubernetes上的LLMs,实现自动化部署和管理。
利用AIKit的微调功能,对特定领域的数据进行模型训练。
产品特色
使用LocalAI进行广泛的推理能力支持,兼容OpenAI API。
提供Unsloth支持的可扩展微调接口。
无需GPU、互联网访问或额外工具,只需Docker即可运行。
最小化的镜像大小,减少漏洞和攻击面。
支持声明式配置,简化推理和微调过程。
支持多模态模型和图像生成。
支持多种模型格式,如GGUF、GPTQ、EXL2、GGML和Mamba。
支持Kubernetes部署,以及NVIDIA GPU加速推理。
支持非专有和自托管的容器注册表来存储模型镜像。
使用教程
1. 安装Docker以运行AIKit。
2. 从GitHub克隆AIKit仓库或直接使用预构建的Docker镜像。
3. 根据需要配置AIKit的推理和微调参数。
4. 使用Docker命令启动AIKit服务。
5. 通过OpenAI兼容的API客户端发送请求。
6. 根据反馈调整模型配置,优化性能。
7. 如有需要,可以创建自定义模型镜像并部署到容器注册表中。
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