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lmql

为大语言模型(LLMs)设计的基于Python的编程语言

LMQL是一种基于Python的编程语言,专为大语言模型(LLMs)设计。它结合传统编程与LLM调用,实现代码级的LLM互动。LMQL允许在执行过程中实时调用LLM,并通过约束机制控制模型行为。支持多种解码算法和多模型集成,通过丰富的控制流和异步API,提高语言模型应用效率。用户可以通过浏览器内的Playground IDE探索更多示例和文档。

Llama-2-7B-GPTQ - Llama 2 7B的GPTQ量化版本 支持多种参数选项
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
该项目提供Meta Llama 2 7B模型的GPTQ量化版本,包含4位精度、多种组大小和Act Order等参数选项。模型文件兼容AutoGPTQ、ExLlama等框架,适用于GPU推理。项目提供了在text-generation-webui使用的说明,以及Python代码调用示例。这些量化版本在保持性能的同时降低显存占用,便于更多用户部署使用Llama 2模型。
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。
QA-Pilot - 利用LLM模型的GitHub代码库交互式聊天工具
GitHub代码仓库GithubLLM模型QA-Pilotcode graph开源项目聊天功能
此项目是一个互动聊天工具,利用在线和本地LLM模型来快速理解和导航GitHub代码库。支持多种LLM模型如Ollama、OpenAI、Mistralai等,能够存储聊天记录、进行多聊天室会话,并快速定位会话。还集成了CodeGraph以查看Python文件。最新版本增加了对Moonshot和Nvidia API的支持,旨在验证本地解决方案的可行性,不建议用于分析关键数据或敏感代码库。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
mql - 自然语言转SQL工具,兼容PostgreSQL
DockerGithubMQLPostgreSQLSQL查询开源项目自然语言处理
MQL 是一款将自然语言查询转换为SQL查询的工具,无需编程基础即可使用。只需连接或上传数据库模式即可进行自然语言查询并获取SQL。MQL支持本地Docker和传统安装。目前仅兼容PostgreSQL,未来将支持MySQL。特色包括高准确性、简便的安装步骤和默认用户登录功能。
benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试
BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试
BenchLLM是一个开源Python库,用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法,包括语义相似度和字符串匹配,并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试,有助于消除不稳定因素,确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测,利用其强大功能处理时序数据,并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型,框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节,访问我们的详细介绍及相关资源。
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索
llm-search是一款高效的问答系统,提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型,如OpenAI或本地方案,提供高度定制化。此外,系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入,以优化搜索效果,支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
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