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lmdeploy

优化LLM推理的量化和部署工具

LMDeploy量化推理多模态模型部署Github开源项目

LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包，专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务，显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务，兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎，支持多种LLMs和VLMs模型，降低开发者的技术门槛。

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介绍相关项目
xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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。
airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏
AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩
AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。
AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型
AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
cog-llama-template - 使用Cog工具构建和部署多版本LLaMA模型指南
AI语言模型CogGPUGithubLLaMA开源项目模型部署
本项目提供使用Cog工具构建和部署多版本LLaMA模型的详细指南。涵盖从权重准备到Replicate平台部署的全过程，支持7B、13B和70B规模的LLaMA和LLaMA2模型。适用于研究人员和开发者进行LLaMA模型的云端部署和API开发。
Lamini - 提供高精度LLM推理和微调服务的企业平台
AI工具AI推理LLMLamini企业级平台模型微调
Lamini是一个面向企业的大型语言模型平台，为软件团队提供快速开发和控制LLM的能力。平台内置最佳实践，可在海量专有文档上优化模型，提高性能并确保安全。Lamini支持本地和云端部署，是首个可在AMD GPU上运行并大规模扩展的LLM平台。目前已被多家大型企业和AI初创公司采用，实现了95%的准确率，查询处理能力是vLLM的52倍。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
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。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。
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。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。
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