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

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

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-tokenizer-js - 在浏览器和Node环境中高效实现LLaMA模型的分词

GithubJavaScriptLLaMAllama-tokenizer-jsnpmtokenizer开源项目

Llama-tokenizer-js 是一款JavaScript客户端分词器，适用于LLaMA 1和LLaMA 2模型，并支持TypeScript。该工具无依赖、易于使用，专为客户端准确计算token数量设计。利用优化的BPE算法实现高效运行时间和小巧包大小。支持浏览器和Node环境，并提供便捷的demo和详细使用说明。

LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具

GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝

LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型，在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练，此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM，自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模，优化资源使用。

gpt-tokenizer - 支持OpenAI模型的TypeScript文本编码器

GithubOpenAITypeScriptgpt-tokenizer开源项目编码器解码器

gpt-tokenizer现作为最完整的开源GPT编解码器，使用TypeScript编写，完全兼容现代JavaScript环境。支持所有OpenAI模型（如GPT-2、GPT-3、GPT-4等），特性包括异步流解码、防内存泄漏、高性能token限制检测以及生成器函数操作。此工具在无全局缓存的情况下，更加高效并且安全。

All in one LLM Token Counter - 多模型支持的在线语言模型令牌计数工具

AI工具AnthropicLLMMistralOpenAIToken Counter

此工具支持GPT-4、Claude-3、Llama-3等主流语言模型的令牌计数。采用浏览器端分词技术，快速计算提示词令牌数，助力有效管理token限制。客户端运行确保数据安全，提供常见问题解答，并持续更新支持模型。适用于需要精确控制输入长度的AI开发和应用场景。

langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化

AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试

LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

instructor - 管理大型语言模型结构化输出的Python库

APIGithubLLMsPydanticPython库instructor开源项目

Instructor是一个优化的Python库，专为简化和增强大型语言模型（LLMs）的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能，如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型，是提升LLM工作流效率的理想选择。

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。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

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