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。

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介绍相关项目

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama

GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。

lmql - 为大语言模型（LLMs）设计的基于Python的编程语言

GithubLMQLPython大型语言模型开源项目编程语言高级解码

LMQL是一种基于Python的编程语言，专为大语言模型（LLMs）设计。它结合传统编程与LLM调用，实现代码级的LLM互动。LMQL允许在执行过程中实时调用LLM，并通过约束机制控制模型行为。支持多种解码算法和多模型集成，通过丰富的控制流和异步API，提高语言模型应用效率。用户可以通过浏览器内的Playground IDE探索更多示例和文档。

api-for-open-llm - 开源大模型的统一后端接口

GithubOpenAI ChatGPT API大语言模型嵌入模型开源项目模型支持环境变量

api-for-open-llm提供多种开源大模型的后端统一接口，以OpenAI ChatGPT API格式调用支持，如LLaMA、Baichuan等。支持流式响应、文字嵌入等功能，适用于多种应用需求。环境配置简洁，便于快速部署。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

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。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

discord-llm-chatbot - Discord上的多模型LLM聊天机器人 llmcord.py

APIDiscordGithubLLMllmcord.py开源项目聊天机器人

llmcord.py是一个开源的Discord聊天机器人项目，集成了多种LLM模型支持，包括OpenAI、Mistral API以及本地托管模型。用户可通过@机器人开始对话，支持图片和文本文件输入。项目特点包括基于回复的聊天系统、自定义系统提示、流式响应等。通过单个Python文件实现，代码简洁易用，为Discord用户提供了便捷的AI交互体验。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统

GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索

llm-search是一款高效的问答系统，提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型，如OpenAI或本地方案，提供高度定制化。此外，系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入，以优化搜索效果，支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。

mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库

CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型

MLGB是一个Python库，集成了50多种CTR预测和推荐系统模型，兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API，方便快速调用复杂模型。通过代码优化，MLGB实现了高效性能，为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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