llm-api

灵活易用的跨平台大语言模型API框架

LLM API 大语言模型 API接口 Docker容器 GPU加速 Github 开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

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介绍相关项目

llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架

Githubllama-cpp-agent函数调用大语言模型开源项目结构化输出聊天界面

llama-cpp-agent 是一个开源框架，提供与大型语言模型（LLMs）互动的多种接口，包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具，适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景，具有简单聊天、结构化输出、RAG（检索增强生成）和代理链功能。

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

LLM.swift - 多平台兼容的大型语言模型交互Swift库

GithubHuggingFaceModelLLM.swiftSwiftasynclarge language models开源项目

`LLM.swift` 是一个简洁易用的库，支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`，性能优越，并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能，并支持从HuggingFace获取模型数据，适用于跨平台高效语言模型交互的需求。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

相关项目

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