PokeLLMon

结合大语言模型的宝可梦对战模拟器

PokéLLMon Pokémon Showdown OpenAI API 本地对战 AI对战 Github 开源项目

PokéLLMon是一个结合大语言模型(LLM)的宝可梦对战模拟项目。它基于OpenAI API和Pokémon Showdown引擎，允许用户在本地环境中与AI对手进行宝可梦对战。该项目展示了大语言模型在策略游戏中的应用潜力。

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介绍相关项目

ollama-ai - 在Ruby中本地运行开源大语言模型

AIAPIGithubLLMOllamaRuby开源项目

Ollama AI是一个Ruby gem，为Ollama API提供便捷接口。此gem支持本地运行开源大语言模型(LLMs)，实现文本生成、聊天对话和嵌入向量等功能。它提供底层API访问，便于开发者构建高级抽象。支持流式输出和模型管理，并提供简洁的客户端接口。适用于需要在Ruby项目中集成本地LLM能力的开发者。

vercel-llm-api - 免费获取多种LLM模型的API封装

API封装ChatGPTGithubLLMVercel AI Playground开源项目模型下载

这是一款经过反向工程的API封装，提供对多种大型语言模型（LLM）的免费访问，包括OpenAI的ChatGPT和Cohere的Command Nightly。用户可以下载模型、生成文本和聊天消息，自定义参数并进行流式传输。支持使用代理，但目前不支持认证和高级模型。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

LlamaChat - Mac平台上的本地大型语言模型聊天工具

AI工具AlpacaGPT4AllLLaMALlamaChat本地聊天模型

LlamaChat是Mac平台上的开源聊天应用，支持在本地运行LLaMA、Alpaca和GPT4All等大型语言模型。用户可直接导入PyTorch模型检查点或.ggml文件，灵活选择模型。该应用基于llama.cpp和llama.swift构建，完全免费开源，为用户提供了便捷途径来体验先进的语言模型技术。

spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件

GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目

该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。

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。

llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器

GithubLSP服务器llm-ls功能特性多后端兼容开发效率开源项目

llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器，致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用，负责与LLMs的交互，支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API，并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展，帮助开发者优化IDE工具。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

相关项目

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