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

llm-analysis Transformer模型延迟分析内存分析大语言模型 Github 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。

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介绍相关项目

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。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

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。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

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。

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。

NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包

GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理

NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

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。

LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台

AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目

LiteLLM是一个统一的API代理平台，集成了100多种大语言模型，提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式，简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本，支持高可用性，拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控，适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。

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