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lingoose

一个模块化的Go AI/LLM应用框架

LinGoose是一个为开发AI/LLM应用设计的Go语言框架,支持模块化和功能抽象。用户可以灵活选择和创建实现,并使用丰富的文档和快速入门指南,从零开始构建完整的AI/LLM应用。

PraisonAI - 多智能体系统框架 简化大语言模型应用开发
AI框架GithubLLM应用PraisonAI多智能体系统开源软件开源项目
PraisonAI是一个集中式框架,用于简化多智能体系统的创建和编排。该框架支持100多种大语言模型,提供多智能体UI、AI代理聊天和代码库交互等多种界面。PraisonAI强调易用性和定制化,适用于各种大语言模型应用场景。框架特点包括自动AI代理创建、YAML配置和自定义工具集成。
gse - 多语言高效NLP和文本分词工具
GithubGo语言NLPgse分词算法多语言支持开源项目
Gse是一款支持多种分词模式及多语言(包括英文、中文、日文等)的高效NLP和文本分词工具。它采用双数组Trie和动态规划等算法,并通过ElasticSearch和Bleve集成,提供强大的文本处理能力。项目内还支持TensorFlow的NLP和命名实体识别(NER)功能,支持用户自定义词典和词性标注。作为一个开源项目,Gse在简体中文、传统中文和其他语言的文本处理上有优异表现。
Gooey.AI - 提供一站式AI解决方案的创新平台
AI工具AI解决方案API集成企业级AI定制化工作流程
Gooey.AI整合私有和开源AI资源,为各类组织提供一站式解决方案。平台支持自定义工作流、低代码AI配方和统一API,用户可探索、定制和部署文本、语音、视频等多领域AI模型。支持云托管和本地部署,助力快速构建AI应用,提升生产力。适用于开发者、团队和企业,满足不同规模组织的AI需求。
mix - 模块化Go项目开发标准工具集
GithubGo开发工具包Mix Go依赖注入协程池命令行工具开源项目数据库操作
MixGo是一个模块化的Go项目开发工具集,提供多个独立且可组合的核心模块。这些模块包括命令行交互、数据库操作、RPC辅助、依赖注入等功能。MixGo的脚手架工具支持快速创建CLI、API、Web和gRPC项目。开发者可以使用完整工具集,也可以根据需求选择单个模块,灵活应用于不同规模的Go项目开发中。
generativeAgent_LLM - 交互式人类行为模拟框架
AI模拟Generative AgentsGithubLangchain人工智能开源项目本地LLM
generativeAgent_LLM是一个基于Guidance、Langchain和本地LLM的生成式智能体框架。该项目支持记忆检索、反思、规划和对话生成等功能,能够模拟人类行为并实现交互。它在Langchain基础上进行了改进和扩展,添加了更多特性,更贴近原始论文的设计。除了支持本地LLM,项目还提供代理总结和采访等功能。同时包含详细使用说明和示例代码,便于快速上手和定制开发。
gpt-go - GPT-Go: 用于与OpenAI GPT-4和GPT-3 API交互的Go语言客户端
GPT-3GPT-4GPT-GoGithubOpenAISDK开源项目
gpt-go项目是一个用于与OpenAI GPT-4和GPT-3 API交互的Go语言客户端SDK。它支持主要功能包括聊天完成功能、流式完成功能、文档搜索和图像生成。用户只需设置API密钥即可快速开始使用,并可以访问详尽的开发文档与使用示例。适合需要集成AI对话、文本生成及图像生成功能的开发工作。
gorgonia - Go语言机器学习库,具备自动微分和符号微分功能
GithubGorgoniaGo语言开源项目机器学习神经网络自动微分
Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库,提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程,并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库,适合多机部署,同时支持非标准深度学习和神经网络研究。
ludwig - 高效可扩展的低代码深度学习框架
AI模型GithubLudwig多模态学习开源项目深度学习热门自定义模型
Ludwig是一个低代码深度学习框架,用于构建定制的人工智能模型,如LLMs和其他深度神经网络。它支持多任务和多模态学习,优化了批量大小选择,分布式训练和模型微调,确保高效处理大规模数据集。Ludwig的模块化设计允许用户轻松实验不同的模型架构,支持超参数优化和丰富的度量可视化,适用于生产环境,并整合了Docker和Ray等工具,支持模型导出到Torchscript和Triton,一键上传至HuggingFace。
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。
geesefs - Go语言实现的高性能S3文件系统
GeeseFSGithubPOSIX兼容S3文件系统并行处理开源项目高性能
GeeseFS是一款Go语言开发的S3文件系统,可将S3存储桶挂载为本地文件系统。它通过并行和异步处理提高了小文件和元数据操作性能。支持Yandex、Amazon等多种S3兼容存储,具备并行预读、多部分上传等性能优化特性。GeeseFS通过了大部分适用的xfstests测试,展现出良好的稳定性和POSIX兼容性。
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