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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
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
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-Finetuning-Toolkit - 配置化CLI工具，用于LLM微调和实验管理
CLI工具GithubLLM Finetuning ToolkitLLM微调实验开源项目配置文件
该工具通过yaml配置文件进行管理，支持LLM微调的各个方面，包括提示词、模型、优化策略和测试。用户可以通过pipx或pip安装，并按照提供的指南进行使用，涵盖基础到高级的使用场景。实验结果会被自动记录和保存。工具的模块化设计允许进一步扩展和定制。
lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展
AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架
lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。
Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
llama-160m-accelerator - 基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器
DockerGithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型模型加速深度学习
这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目，借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构，实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测，有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成，为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化，能够在短时间内完成，适用于各种规模的生成式模型。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱，支持多种优化功能，如自定义优化器训练、LISA算法等，已广泛应用于机器学习领域。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。
gpu_poor - LLM运行所需GPU内存及每秒处理Token数计算工具
GPU memoryLLM
该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数，并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架，适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。
ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱
AI工具箱AiDBGithub开源项目推理框架模型部署深度学习
AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具，兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成，通过统一接口支持多平台操作，如Linux、MacOS和Android，以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示，帮助用户快速进行模型部署。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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