LLMApi

快速部署AI微服务的无代码LLM API平台

AI工具 LLM API AI微服务 CSV文件机器学习

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。

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介绍相关项目

WindyFlo - 快速构建和部署AI模型工作流的直观低代码平台

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WindyFlo是一款低代码AI应用构建平台，提供拖放式界面快速创建和定制LLM工作流。平台集成AI模型市场、多语言API支持，并与LangChain和LlamaIndex框架无缝对接。通过简化AI模型开发和部署流程，WindyFlo帮助开发者显著提高效率，降低成本，适用于各类AI应用开发场景。

llmChef - 智能AI响应优化工具简化人机交互获取高质量回应

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llmChef是一款AI响应优化工具，简化AI交互过程。提供100多个预设提示模板，支持自定义创建和社区共享。无需掌握复杂技巧即可获得优质AI回应。支持多种AI模型，具备文本和图像处理功能，拥有大容量上下文窗口。为不同需求的用户提供多层级服务，提升AI使用效率，节省时间成本。

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

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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。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

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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。

Meteron AI - 简化AI开发流程的综合工具平台

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Meteron AI提供LLM和生成式AI的计量、负载均衡和存储服务。平台特点包括弹性扩展、无限存储和多模型支持，简化AI产品开发。丰富的集成生态系统和灵活定价模式使企业能快速构建和变现AI应用。适合各类规模公司使用。

L3AGI - AI助手协作平台，提升团队效率

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L3AGI是一个开源工具，用于设计、管理和执行自主AI助手及其团队，实现AI助手间的高效协作处理复杂任务。该平台支持多种数据源和集成功能，包括VectorDB与LlamaIndex，并提供专用工具包。其用户界面友好且结合强大API确保平稳集成。加入社区，获取最新功能及持续支持，体验现代化AI团队协作解决方案。

what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍

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DevAI领域发展迅速，开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景，包含从本地环境到托管服务的部署指南，提供全面对比与建议，帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。

llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包

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llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包，简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具，用于创建kind集群、应用Kubernetes配置，并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南，支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。

swiss_army_llama - 用 FastAPI 为各种任务公开方便的 REST 端点来促进和优化与本地 LLM 一起工作的过程

FAISS向量搜索FastAPIGithubSwiss Army Llama开源项目文本嵌入音频转录

一个优化本地LLM的工具集，提供文本嵌入、语句相似度计算、文档处理和音频转录。利用FastAPI暴露REST端点，通过llama_cpp处理文本、PDF和音频文件，自动完成OCR并计算嵌入。支持高级相似度测量和语义搜索，集成FAISS向量搜索。可选用RAM Disk加速，配置简易，兼容多种模型和方法，便于快速集成到应用中。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

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mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

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