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LiteLLM

多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案

LiteLLM是一个代理服务器,为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪,采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案,适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量,得到众多贡献者支持。

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。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器,支持本地和云端部署并兼容OpenAI API
GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管
Modelz LLM 是一款推理服务器,支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型(LLM),如FastChat、LLaMA和ChatGLM,并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互,支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境,便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。
LLMApi - 快速部署AI微服务的无代码LLM API平台
AI工具AI微服务APICSV文件LLM机器学习
LLMApi是一个无代码平台,专门用于快速将大语言模型(LLM)创意转化为生产级API。该平台支持在5分钟内部署AI微服务,显著提升机器学习团队的数据产品交付效率。LLMApi能将CSV文件直接转换为LLM API,简化AI功能的实现和部署过程。这个平台优化AI开发流程,加速创意到产品的转化,无需编码即可完成。
RouteLLM - LLM查询智能路由框架 优化资源分配与响应质量
GithubLLM路由OpenAI兼容RouteLLM开源项目性能评估成本优化
RouteLLM是一个用于服务和评估大语言模型路由器的开源框架。它根据查询复杂度将请求智能分配至不同语言模型,在保持响应质量的同时降低成本。框架提供预训练路由器,可将成本降低85%,同时保持95%的GPT-4性能。RouteLLM支持新路由器添加和跨基准性能比较,为LLM应用提供灵活高效的解决方案。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
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。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
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。
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。
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