tiktoken-go

BPE分词工具，兼容多种OpenAI模型

tiktoken-go OpenAI BPE词典编码模型 Github 开源项目

tiktoken-go是一个高效的BPE分词器，适用于OpenAI的多种模型。作为原版tiktoken在Go语言中的实现，它提供了与原库一致的缓存机制和多种加载选项，包括离线加载器，便于快速使用和自定义实现。项目包含详细的使用示例，涵盖各种编码和模型，以及性能测试结果，展示了其出色的性能表现。

gopkg - 全面的Go语言实用工具集合

ByteDanceGithubGo工具集Go语言gopkg开源项目

gopkg是一个全面的Go语言实用工具集合，源自字节跳动内部代码库。它包含缓存机制、云计算设计模式、数据结构、增强标准库和跨域实用工具等模块，补充了Boost、Better std和Cloud tools的功能。该项目在生产环境中广泛应用，采用Apache 2.0许可证开源，并建议使用最新的主分支版本。

tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型

AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型

Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型，可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练，具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务，可自定义预测器和异步处理流程，适用于各种应用场景。

tiny-llama-fast-tokenizer - 测试用途的轻量级语言模型分词器

GithubHuggingface开源项目权重初始化模型模型测试模型评估测试目的随机权重

tiny-llama-fast-tokenizer是一个专为测试目的设计的轻量级语言模型分词器。该项目使用随机权重，主要用于快速验证分词过程。它不适用于实际生产环境，但对于开发者进行初步测试和评估非常有用。这个工具为开发者提供了一个简单的方式来验证和测试分词过程，特别适合在开发初期快速进行概念验证。

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。

chatbot - Go语言开发的高效多语言对话引擎

GithubGo语言chatbot人工智能对话引擎开源项目自然语言处理

chatbot是一个基于Go语言开发的高性能对话引擎，支持多语言训练和响应生成。采用语言无关设计，能快速处理大规模对话数据。在120万对话基准测试中，响应速度比ChatterBot快约1000倍，仅需18毫秒生成回答。项目提供训练和问答工具，支持YAML和JSON格式语料库，适合构建各类聊天机器人应用。

aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台

AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目

AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。

booster - 大规模GPT模型部署和高效推理加速器

AI绘图BoosterGPTGithubGolangLLM加速开源项目

Large Model Booster利用Golang和C++技术构建高性能且可扩展的LLM推理加速器，适用于生产环境中的GPTs大规模部署和独立模型实验。支持多种现代CPU和GPU，包括Intel、AMD、ARM64、Apple Silicon及Nvidia CUDA等，支持大模型切分及FP16/FP32和量化版本。涵盖LLaMA、Mistral、Gemma等主流LLM架构，提供SOTA Janus Sampling实现。项目提供详细的编译到部署指南，并支持OpenAI和Ollama的兼容API端点。

bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入，用于自然语言处理

BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理

BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术，为275种语言提供训练好的子词嵌入，训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb，并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入，适用于多种语言处理任务，具有多种词汇表大小选择，以满足不同应用需求。

GPT2-Chinese - GPT2-Chinese：支持多种中文Token化和大规模语料训练

BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型

GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码，支持BERT和BPE Tokenizer，能够生成诗词、新闻、小说等内容，适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现，支持最新的预训练模型，如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本，同时支持FP16和梯度累积。

lingua-go - 准确识别文本语言的灵活工具，适用于多种自然语言处理场景

AIGithubLingua开源项目文本分类自然语言处理语言识别

Lingua-go 是一款能够准确识别文本语言的开源工具，适用范围广泛，包括长文本、单个词语和短语等。相比其他库，它在处理短文本时表现更佳，无需依赖外部API，支持75种语言，完全离线使用，适合预处理、文本分类和拼写检查等自然语言处理任务。

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