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精选RAG与AI代理的多功能LLM应用

LLM RAG OpenAI Anthropic AI应用 Github 开源项目

了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

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介绍相关项目

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩

Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型

OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案

APIAutoLLMFastAPIGithubLLMRAG开源项目

AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

awesome-gpt-store - 精选GPT应用集锦

AI艺术Github健康与健身商业开源项目教育社交媒体

探索awesome-gpt-store，全球AI爱好者创建的GPT应用精选。无论寻找商业策略、社交媒体趋势、音乐探索还是编程帮助，这里的工具应有尽有。加入社区，一同丰富多彩。

llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解

AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目

该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。

Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览

GithubLLM人工智能开源项目提示优化机器学习自动化

本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。

applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客

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通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

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