#LLaMa

llm-chain: 强大的Rust语言大模型应用开发框架

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LLaMA/RWKV ONNX模型:高效推理与量化的开源实现

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Modal Finetune SQL: 使用LlamaIndex微调Llama 2实现高效文本到SQL转换

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llm-chain - Rust语言大模型应用开发框架学习资源汇总

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llama.onnx入门指南 - LLaMa/RWKV模型的ONNX转换与量化工具

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相关项目
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llm-chain

llm-chain是一组强大的Rust库,支持创建高级LLM应用,如聊天机器人和智能代理。平台支持云端和本地LLM,提供提示模板和多步骤链功能,以处理复杂任务。还支持向量存储集成,为模型提供长期记忆和专业知识。兼容ChatGPT、LLaMa和Alpaca模型,并通过llm.rs实现Rust语言的LLM支持,无需C++依赖。

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llama.onnx

此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示,无需torch或transformers,适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整,并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤,适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。

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modal_finetune_sql

此项目展示了在Text-to-SQL数据集上微调LLaMa 2 7B模型的过程。利用LlamaIndex、Modal和Hugging Face datasets等工具,项目提供了从数据加载到模型微调和推理的完整教程。开发者可以学习如何针对结构化数据库执行自然语言查询,并通过提供的模型权重下载选项,快速构建Text-to-SQL应用。项目涵盖了整个开发流程,为Text-to-SQL应用的实现提供了实用的参考。

Project Cover

ruadapt_llama3_instruct_lep_saiga_kto_ablitirated

ruadapt_llama3_instruct_lep_saiga_kto_ablitirated是一个基于LLaMA 3和Learned Embedding Propagation (LEP)技术的大语言模型。它通过KTO和abliteration技术,在saiga_preferences数据集上训练,支持俄语和英语。模型运用先进的分词技术优化俄语适配,为自然语言处理提供新方案。这一创新模型特别适用于需要高质量俄语理解和生成的NLP任务,如机器翻译、文本分类和问答系统等。

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