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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-analysisTransformer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
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
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LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。
llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总
GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调
本仓库汇集了大语言模型（LLMs）的面试知识和实用资源，适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南，并附有项目示例和在线体验链接。定期更新，确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面，关注微信公众号获取更多相关信息。
SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包
Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目
SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。
transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台 支持本地操作和微调
GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型
Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式，并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统，为AI研究和开发提供了便捷的工具。
LLMstudio - 快速接入最新的LLMs，支持自定义和本地LLMs
GithubLLMstudioLangChain IntegrationPrompt EngineeringPython SDKTensorOps开源项目
LLMstudio提供最新的LLMs对接，包括OpenAI、Anthropic和Google。支持通过Ollama使用自定义和本地开源LLMs，拥有用户友好的Prompt Playground界面，以及易于集成的Python SDK。具备使用监控和日志记录、与LangChain项目集成、批量调用、智能路由和故障转移功能。提供快速安装指南和全面文档，帮助用户快速上手。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
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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。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎
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rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。
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