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langtorch

使用Java开发模块化的大语言模型应用

Langtorch文档社区贡献功能请求Github开源项目

Langtorch是一个使用Java开发的模块化大语言模型应用项目。目前仍在活跃开发中，不适合生产环境。在Maven Central Repo可以找到之前的版本。项目提供详细文档和社区支持，通过Discord参与讨论或贡献代码。受多个流行LLM库的启发，如langchain和semantic-kernel，致力于提供强大的功能扩展性。

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介绍相关项目
langchain-hub - LangChain原语资源共享平台
GithubLLM应用LangChainHub代理开源项目提示词链
LangChain-Hub是一个面向LangChain开发者的开源资源库，汇集了优质的提示、链和代理等LLM应用组件。作为一个中心化平台，它促进了资源共享和发现。该项目支持多种贡献方式，包括GitHub PR、issues和在线表单。开发者可以方便地调用这些资源，加速LLM应用的开发进程。
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。
LangChain-for-LLM-Application-Development - 使用LangChain框架进行语言模型开发的速成指南
GithubLangChain应用开发开源项目记忆体语言模型问题解答
通过LangChain框架掌握扩展语言模型在应用开发中的关键技能。本课程涵盖模型调用、提示生成、响应解析、会话记忆存储、操作序列创建和文档问答等内容。由LangChain创建者Harrison Chase和Andrew Ng授课，在一小时内探索语言模型作为推理代理的应用趋势。课程结束时，学员将获得一个扩展模型应用起点的基本模型，从而提升语言模型的应用能力。
langchain-decoded - 深入了解LangChain框架的多种模块与实际应用
GithubLangChainPython笔记本chatbots大语言模型开源框架开源项目
这系列文章详细解读LangChain框架的功能和应用，包括模型、嵌入、提示、索引、内存、链、代理和回调等模块，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成和问答系统等场景。通过Python笔记本记录的实践过程，并提供在Google Colab上的快速启动链接，帮助开发者充分利用大语言模型进行开发。欢迎关注和分叉项目，深入了解LangChain的实际使用方法。
open_llama_3b - 开源复现LLaMA架构的大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个开源项目，旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可，提供了7B和3B模型（1万亿标记训练）以及13B模型预览版（6000亿标记训练）。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重，并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练，整体性能与LLaMA和GPT-J相当，部分任务表现更佳。
JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具
AI工具JSONJsonLLM加载数据程序
JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求，为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法，JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少，这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。
langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
xlstm - 提升语言建模性能的创新循环神经网络架构
GithubPyTorchmLSTMsLSTMxLSTM开源项目语言模型
xLSTM是一种创新的循环神经网络架构，通过指数门控和新型矩阵内存技术，克服了传统LSTM的局限性，显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发，适用于CUDA环境，提供详细的安装指南和使用示例，便于集成到现有项目中。
llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
CALM-pytorch - 组合式增强大型语言模型框架
CALMGithubLLM人工智能开源项目深度学习神经网络
CALM-pytorch是基于Google Deepmind研究的开源PyTorch实现，旨在通过组合多个专业LLM来增强大型语言模型的能力。该框架支持集成任意数量的增强型模型，提供灵活的连接配置和便捷的训练工具。CALM-pytorch可与多种Transformer架构兼容，包括视觉Transformer，为研究人员和开发者提供了一个强大的平台来探索和扩展LLM的潜力。不仅支持文本处理，还能整合视觉和音频模型，为多模态AI应用开发提供了强大支持。
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