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ollama-python

Python与Ollama模型集成的便捷工具

ollama-python是一个针对Python 3.8+项目的库,用于简化与Ollama模型的集成。这个库提供了聊天、文本生成和流式响应等功能,同时包含模型管理、嵌入和异步操作的API。通过简化与Ollama的交互过程,该库使得在Python项目中使用先进语言模型变得更加容易。

deepl-python - DeepL Python库 多功能的机器翻译接口
APIDeepLGithubPython库开源项目机器翻译语言翻译
DeepL Python Library是一个功能丰富的Python接口,用于访问DeepL的机器翻译服务。该库支持文本和文档翻译、自定义术语表和多语言处理。适用于Python 3.6及以上版本,安装简便,API调用直观。开发者可借助此库轻松集成DeepL的翻译功能,实现多样化的语言处理应用。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型:优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型,包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表,使用中英文语料进行预训练,提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型,支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新,用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
Llama3.1-8B-Chinese-Chat - Llama3.1-8B中英双语指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1ORPO中文聊天模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个针对中英用户优化的大型语言模型,基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct开发。该模型经过ORPO算法微调,具备角色扮演和工具使用等多项功能。它支持128K上下文长度,提供BF16和多种GGUF版本,可通过Python或LM Studio使用。模型开源供研究使用,使用时请注明引用。
oatmeal - 终端用户界面聊天工具,支持多种大型语言模型
GithubOatmeal大语言模型开源项目终端用户界面编辑器集成聊天应用
Oatmeal是一款终端用户界面聊天应用,支持与多个大型语言模型(LLM)对话。通过集成不同的后端模型(如ChatGPT和Ollama),用户可以选择合适的语言模型或保持私密对话。Oatmeal还可与Neovim等编辑器无缝集成,提供更加流畅的使用体验。支持多种操作系统,包括MacOS、Linux和Windows,并提供详细的安装和配置指南,帮助用户轻松启动和管理对话。
python-telegram-bot - Python异步Telegram Bot API开发库
GithubPython库Telegram Bot APIpython-telegram-bot开源项目异步接口机器人开发
python-telegram-bot是一个纯Python实现的Telegram Bot API异步接口库。支持Python 3.8+,提供便捷方法和高级类,简化Telegram机器人开发。兼容Telegram Bot API 7.8,具备异步处理、类型注解和可定制接口等特性。丰富的文档和示例有助于开发者快速上手。
llama-3 - 提升对话生成效果的指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3Meta开源项目指导调整模型语言模型责任与安全
Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族,提供8B和70B参数选项,经过预训练和指令调优,专为对话生成优化。模型采用Transformer架构,并通过监督微调和人类反馈强化学习,实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布,提供商用许可证,用于商业与研究,需遵循相关使用政策。
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。
openlm - 多模型支持的OpenAI兼容库
GithubOpenLM响应接口安装开源项目模型示例
OpenLM是一个兼容OpenAI的库,支持调用来自HuggingFace、Cohere等多家提供商的大语言模型。它支持OpenAI的Completion API参数,并返回类似的响应结构。用户可以在一个请求中完成多个模型的多个提示,直接调用推理API,避免使用多个SDK的复杂性。安装简便,只需通过pip命令。目前支持Completion端点,并计划未来增加更多标准化端点。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
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