BMTools

开源工具集成平台赋能语言模型新能力

BMTools是一个开源项目，通过工具扩展语言模型能力，为社区提供工具构建和共享平台。该项目支持创建插件和使用ChatGPT插件，优化开源工具使用。BMTools提供单一和多工具接口，集成本地和在线工具，鼓励社区贡献。项目为研究人员提供工具学习和开发环境，推动语言模型与工具的融合研究。

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介绍相关项目

chatgpt-tool-hub - 开源工具生态系统为大语言模型增强实用功能

ChatGPTGithubLLM人机交互工具引擎开源项目插件

chatgpt-tool-hub是一个开源的大语言模型工具生态系统，提供联网、搜索、数学运算、控制电脑和执行代码等多种实用功能。用户可通过自然语言命令调用这些工具，提高生产力。该项目支持中英文交互、上下文记忆和多工具自动调用，旨在创建一个开放、灵活的人工智能助手平台，适配未来多样化的大语言模型需求。

ToolBench - 大规模工具使用指令数据集与开源语言模型

AI工具APIGithubToolBench大规模语言模型工具使用能力开源项目

ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集，旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API，覆盖单工具和多工具场景，采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型，其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。

BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具

BMTrainGithubZeRO优化分布式训练大模型训练开源项目性能优化

BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。

gpttools - 通过gpttools在R项目中无缝集成大型语言模型

API服务GithubR语言gpttools大型语言模型开源项目隐私声明

gpttools旨在帮助R包开发者方便地在项目工作流中集成大型语言模型（LLMs）。该工具兼容OpenAI和其他热门AI服务提供商，如Anthropic、HuggingFace、Google AI Studio和Azure OpenAI，提供多样化的选择。安装便捷，可从GitHub和R-Universe获取。用户需注意配置API服务和保护隐私，包括设置OpenAI API密钥并在版本控制中忽略敏感信息。

MyTools.AI - AI开发者工具集助力高效内容创作

AI工具ChatGPTDALL-E 3GPT内容创作

MyTools.AI集成了多种AI驱动的开发工具，包括智能对话、图像生成、代码编写和音乐创作功能。平台利用ChatGPT和DALL-E 3等先进AI技术，为开发者和内容创作者提供高效的信息获取、视觉设计、编程和音乐制作解决方案。这一综合工具集支持多种主流编程语言，显著提升了内容生产效率，满足各类创作需求。

ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具

GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现

ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端，支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架，ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型，并提供简洁易用的API接口。

moatless-tools - Moatless Tools 利用大语言模型优化大型代码库

GithubLLMMoatless ToolsSWE-Bench代码编辑开源项目有限状态机

Moatless Tools是一个开源项目，致力于探索大语言模型在编辑大型代码库中的应用。该项目通过构建工具插入上下文并处理响应，而非依赖代理推理。在SWE-Bench基准测试中，Moatless Tools使用GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet取得了显著成果。项目采用基于有限状态机的循环，包含搜索、识别和计划编码等功能，实现了高效的代码编辑。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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