AI人工智能

https://gitee.com/mindspore/docs ... _win_install_pip.md
安装

open webui
https://www.openwebui.com/
参考

https://blog.csdn.net/weixin_42458975/article/details/139845902
参考

library
https://ollama.com/library

适合画图修图的AI模型开源程序
https://wuchai.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=5242
(出处: 吾侪)

参考

vLLM · GitHub
https://github.com/vllm-project
https://github.com/vllm-project/vllm

参考

https://www.deepseek.com/
deepseek


deepseek
https://wuchai.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=5261
(出处: 吾侪)


参考

openwebui
https://wuchai.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=5262
(出处: 吾侪)

参考

openwebui类似的AI大模型web管理界面开源程序
在开源社区中，有一些类似于 OpenWebui 的项目，旨在为 AI 模型提供友好的 Web 界面，以便于非技术用户也能轻松地使用和管理 AI 模型。下面是一些值得关注的开源项目：

Gradio:

介绍：Gradio 是一个 Python 库，它允许开发者快速创建机器学习模型的 Web 界面。它非常适合将任何 Python 函数转换成可交互的 Web 应用，而无需深入了解前端技术。

链接：GitHub

Streamlit:

介绍：Streamlit 是一个快速创建数据应用的框架，它允许开发者快速构建和分享数据应用。Streamlit 支持多种数据可视化方式，并且可以直接在 Python 代码中嵌入，非常适合用于展示机器学习模型的预测结果。

链接：GitHub

Voilà:

介绍：Voilà 是 Jupyter Notebook 的一个扩展，可以将 Jupyter Notebook 转换为交互式的 Web 应用。它支持多种数据类型和可视化库，使得展示和分享数据分析结果变得更加容易。

链接：GitHub

Dash by Plotly:

介绍：Dash 是 Plotly 开发的一个用于构建分析型 Web 应用的框架。它使用 Python 和 React.js，允许开发者创建复杂的、可交互的仪表板和应用程序。

链接：Plotly Dash

Bokeh:

介绍：Bokeh 是一个交互式 Python 可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能。虽然 Bokeh 主要关注于数据可视化，但它也可以用来创建包含交互式组件的 Web 应用。

链接：GitHub

这些工具各有特点，可以根据你的具体需求（如是否需要集成到 Jupyter 环境、是否需要复杂的交互功能等）来选择最合适的工具。例如，如果你正在使用 Jupyter Notebook 并希望快速将其中的机器学习模型转换为 Web 应用，那么 Voilà 或 Streamlit 会是很好的选择。如果你正在寻找一个更专注于创建复杂数据仪表板的解决方案，Dash 可能是更好的选择。

提示：AI自动生成，仅供参考

参考