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llm-compiler-7b

一种用于增强代码优化的先进语言模型

Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。

CodeLlama-34B-GGUF - 340亿参数的代码生成与理解模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacellama.cpp代码生成开源项目模型量化
CodeLlama-34B-GGUF是Meta的CodeLlama 34B模型的GGUF量化版本,专门用于代码生成和理解。模型参数量340亿,支持多种量化等级,可在CPU和GPU上推理。TheBloke提供多个GGUF文件,兼容llama.cpp等推理框架。用户可根据设备选择合适版本,轻松部署这个强大的代码AI助手。适用于代码补全、bug修复等多种开发任务,提高编程效率。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能
GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习
LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法,旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选,创建高质量训练数据,逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南,为相关研究和开发工作提供了参考资源。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本,涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能,可广泛适用于多种中文文本处理任务。
llvm-project - 开源编译器基础设施和工具链
ClangGithubLLVM中间表示代码优化开源项目编译器基础设施
LLVM是一个开源编译器基础设施项目,提供用于构建优化编译器和工具链的框架。核心组件包括LLVM后端、Clang前端、libc++标准库和LLD链接器。LLVM支持多种编程语言,提供中间表示处理和代码生成工具。项目致力于提高编译效率和代码性能,为开发者提供灵活的编译工具集。LLVM广泛应用于编译器开发、静态分析和运行时优化等领域。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能
GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目
LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势,采用成对比较和生成融合方法,显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块,并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能,并支持简单安装和多种使用场景。
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
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
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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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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