ONNX Models

由 Hugging Face 工程师 Stas Bekman 编写的机器学习工程开源书籍，系统讲解 GPU 调试、大模型推理优化、分布式训练等工程实践，是 AI 工程师从入门到进阶的实用指南。（17K+ stars）

🎯大模型训练调试、GPU 性能优化、分布式系统架构学习、推理引擎选型参考

Intel 开源 AI 推理优化与部署工具包，10K+ stars。支持计算机视觉、深度学习、扩散模型等多种 AI 任务的推理加速和跨平台部署，是端侧 AI 推理的标准工具

🎯AI 模型推理加速和跨平台部署

Mooncake 是月之暗面 Kimi 的推理服务平台，基于 disaggregation 架构设计，通过 KVCache 分离管理实现大规模 LLM 推理服务的高效部署和弹性扩展

🎯大规模 LLM 推理服务部署、KVCache 管理与优化、高并发推理场景

全球最流行的机器学习框架之一，195K+ stars。Google 开源的端到端 ML 平台，支持 TensorFlow、Keras 等多种 API，覆盖深度学习、强化学习、移动端部署等全场景，是 AI 工程师的必备工具

🎯深度学习模型训练、移动端 AI 部署、生产环境 ML 推理服务

开源监控系统和时序数据库，CNCF 毕业项目。采用多维数据模型和 PromQL 查询语言，是云原生和 AI 基础设施监控的事实标准，可与 Grafana 无缝集成。

🎯AI 服务 GPU 使用率监控、模型推理延迟追踪、Kubernetes 集群资源监控

AI 分布式计算引擎，42K+ stars。提供核心分布式运行时和一套 AI 库，加速 ML 工作负载——包括超参数搜索、强化学习、LLM 推理服务等，是大规模 AI 训练和推理的事实标准基础设施

🎯分布式 ML 训练与推理调度、超参数搜索与强化学习