开源服务指南
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阿里深度学习的移动端利器：多种场景生产验证 | 开源日报 No.613
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原文中文，约800字，阅读约需2分钟。
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内容提要
learn-agentic-ai 项目利用 Dapr 和 Kubernetes 提供高并发的 AI 课程。MNN 是适用于移动设备的轻量级深度学习框架。snake 是一款简约的贪吃蛇游戏，policr-mini 用于验证 Telegram 机器人，Dromedary 是一个开源语言模型。
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关键要点
- learn-agentic-ai 项目旨在通过 Dapr 和 Kubernetes 提供高并发的 AI 课程。
- 课程内容包括 AI-201、AI-202 和 AI-30，强调使用 OpenAI Agents SDK 作为学习框架。
- MNN 是轻量级深度学习框架，支持移动设备，经过严格测试，已集成于阿里巴巴的多个应用中。
- MNN 提供本地部署大型语言模型解决方案和稳定扩散模型运行时解决方案。
- snake 是一款用汇编语言编写的贪吃蛇游戏，适用于 DOS 环境，具有自托管功能。
- policr-mini 是一个 Telegram 机器人，提供用户友好的 Web 控制台和实时统计功能。
- Dromedary 是开源自对齐语言模型，旨在通过最小人类监督训练出可靠的语言模型。
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