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openlogprobs

Python库实现语言模型API对数概率提取

openlogprobs是一个Python库,用于从语言模型API中提取对数概率。它实现了多种算法,如topk搜索、精确解和二分查找,可从OpenAI等API中提取完整概率向量。该工具支持并行处理,提高了效率。openlogprobs主要用于语言模型反演研究,为学术研究提供支持。这个库易于安装和使用,适合自然语言处理研究人员使用。

probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
pyprobml - 提供Python 3代码,用于复现《概率机器学习:入门》和《概率机器学习:高级主题》书中的图表
GithubPythonnotebookspyprobml图像重现开源项目机器学习
pyprobml项目提供Python 3代码,用于复现《概率机器学习:入门》和《概率机器学习:高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库,以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用,适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式,有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。
openai-python - 使用openai-python库高效接入OpenAI API并享受异步处理与多功能助手
APIGithubOpenAIPython同步客户端开源项目异步客户端
OpenAI Python库为Python 3.7及以上版本应用提供直接访问OpenAI REST API的简便方法。该库配备了完整的请求参数和响应字段类型定义,支持同步以及基于httpx的异步操作,并直接从OpenAPI规范生成。还提供包括流式处理、批量上传、错误处理及请求重试等高级API功能的详细文档和迁移指导,是高级开发者的理想选择。
openlm - 多模型支持的OpenAI兼容库
GithubOpenLM响应接口安装开源项目模型示例
OpenLM是一个兼容OpenAI的库,支持调用来自HuggingFace、Cohere等多家提供商的大语言模型。它支持OpenAI的Completion API参数,并返回类似的响应结构。用户可以在一个请求中完成多个模型的多个提示,直接调用推理API,避免使用多个SDK的复杂性。安装简便,只需通过pip命令。目前支持Completion端点,并计划未来增加更多标准化端点。
openai - 开源实现OpenAI API模型的完整指南与示例
APIGithubLLMLangChainOpenAIWhisper开源项目
此存储库提供了实现OpenAI API的开源模型,包括聊天、音频和图像功能。用户可以通过`openai`或`LangChain`库与这些模型交互。指南详细介绍了依赖项安装、前端获取、环境变量设置、手动下载模型权重以及启动服务等步骤。项目支持多种语言模型、嵌入模型、扩散模型和音频模型,用户可根据需求选择访问所需服务。
llm.report - 开源OpenAI API日志记录与分析工具
GithubOpenAIllm.report开源平台开源项目日志分析用户分析
llm.report是一个开源工具,用于记录和分析OpenAI API请求日志。用户可以分析API成本、优化提示词,并计算AI应用的用户成本。尽管项目已停止维护,仍提供详细的自托管安装指南和多种功能。
pyro - 灵活且可扩展的概率编程库,支持大规模数据处理与自定义推理
GithubLinux FoundationPyTorchPyroUber AI开源项目深度概率编程
Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库,具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布,处理大规模数据集时具有较低的开销,并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发,现由社区和Broad Institute团队积极维护,并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型,用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域,Pyro提供了广泛的应用和支持。
colabpro - AI环境性能监控与日志统计工具
GithubHuggingface开源项目故障排查日志模型环境监控统计
ColabPro是一个专注于AI环境性能监控的开源项目。通过日志统计功能,该工具能实时跟踪环境变量,帮助开发者及时发现潜在问题。ColabPro旨在提高AI创作过程的稳定性和效率,适用于需要高性能AI环境的研究和开发工作。
tomotopy - 最优性能的Python主题模型库
GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目
该库支持多种主题模型,利用现代CPU的向量化技术提升速度,提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装,兼容Windows、macOS和Linux,适用于大规模文本数据处理。
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