lm-format-enforcer

开源库实现语言模型输出格式的精确控制

lm-format-enforcer 语言模型 JSON Schema 令牌过滤输出格式控制 Github 开源项目

lm-format-enforcer是一个Python开源库,用于确保语言模型输出符合特定格式,如JSON Schema或正则表达式。该库通过在生成过程中过滤tokens来实现精确控制,同时保留模型的灵活性。它支持多种主流LLM框架,提供批处理生成和波束搜索等功能,可处理JSON schema中的复杂结构。这为开发者提供了一种简便方法来获得结构化的AI生成内容。

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介绍相关项目

guidance - 灵活高效的语言模型编程框架

AI编程GithubGuidance代码生成多模态开源项目语言模型

Guidance是一个创新的语言模型编程框架,通过约束生成和控制流程来优化模型输出。它支持正则表达式、上下文无关文法等约束方式,并能灵活结合条件、循环等控制结构。Guidance可显著提升特定任务的输出质量,同时降低延迟和成本。该框架兼容多种后端,包括Transformers、llama.cpp和OpenAI等,具有广泛的适用性。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目

GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随

WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法，该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本，为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。

FLASK - 细粒度语言模型评估框架

FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估

FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。

syncode - 基于语法约束的LLM代码生成框架

GithubLLM生成SynCode上下文无关文法开源项目语法增强语法约束

SynCode是一个基于语法约束的代码生成框架，旨在提升大型语言模型(LLM)的代码生成质量。该框架确保LLM输出的代码在语法上正确，适用于多种通用编程语言。SynCode内置支持Python、Go和SQL等语言的语法规则，同时允许用户自定义语法。它可与HuggingFace模型无缝集成，实现高效的语法引导生成，仅增加10%的计算开销。SynCode在保证代码语法正确性的同时，还能维持较高的生成速度。

SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具

GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型

SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具，采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术，统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面，为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型，支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型，可用于语音处理研究和应用开发。

llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率

GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化

llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

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。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

相关项目

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