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pyllms

多模型连接和性能评估的Python语言模型库

PyLLMs是一个用于连接多种语言模型的Python库。它提供标准化响应元数据、多模型同时调用和性能基准测试功能。该库支持异步和流式处理,并可通过简单代码实现LLM连接。PyLLMs适用于自然语言处理和AI应用开发,为开发者提供了便捷的语言模型访问方式。

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。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
llm - 大型语言模型CLI工具,支持本地和远程模型
GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型
一款CLI工具和Python库,用于与大型语言模型交互,支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录,可访问更多模型。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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。
llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能
API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估
LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。
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。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
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。
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。
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