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ROS-LLM

一个用于具身智能应用的ROS框架

ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型(如GPT-4和ChatGPT)的ROS框架,用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成,只需简单API配置,十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合,快速创建互动与控制体验。支持ROS系统,并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口,以提升机器人导航与环境感知能力。

LLMUnity - 支持在 Unity 引擎中无缝集成大型语言模型,创建智能交互角色
AI角色GithubLLMUnityllama.cpp开源项目游戏开发
LLMUnity项目允许在Unity中集成大规模语言模型,创建智能交互角色,实现更沉浸的游戏体验。支持Windows、Linux、macOS和Android等操作系统,兼容所有主流LLM模型。本地快速推理,无需互联网连接,数据隐私有保障。操作简便,仅需一行代码,既适用于个人也适用于商业项目。项目基于llama.cpp和llamafile库,提供免费下载,遵循MIT开源许可证。
generativeAgent_LLM - 交互式人类行为模拟框架
AI模拟Generative AgentsGithubLangchain人工智能开源项目本地LLM
generativeAgent_LLM是一个基于Guidance、Langchain和本地LLM的生成式智能体框架。该项目支持记忆检索、反思、规划和对话生成等功能,能够模拟人类行为并实现交互。它在Langchain基础上进行了改进和扩展,添加了更多特性,更贴近原始论文的设计。除了支持本地LLM,项目还提供代理总结和采访等功能。同时包含详细使用说明和示例代码,便于快速上手和定制开发。
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。
AgentLLM - 用LLM打造自主代理,浏览器端高效运行
AgentLLMChatGPTGithubWebGPUWizardLM开源项目浏览器原生LLM
AgentLLM展示了使用开源大型语言模型(LLM)在浏览器上运行自主代理的潜力,可有效处理复杂的目标导向任务。通过利用WebGPU,项目显著提升了性能,并在无工具简化版的AgentGPT环境中实现。该平台适合于希望快速验证LLM能力的用户,界面友好且功能丰富。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM,支持多种模型和ChatGPT界面
ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目
该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM,并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务,允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接,方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型,提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商,并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程,无需管理基础设施,使开发者能专注于创新而非技术细节,从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型,让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM,并通过成本跟踪功能优化资源利用。
LLMstudio - 快速接入最新的LLMs,支持自定义和本地LLMs
GithubLLMstudioLangChain IntegrationPrompt EngineeringPython SDKTensorOps开源项目
LLMstudio提供最新的LLMs对接,包括OpenAI、Anthropic和Google。支持通过Ollama使用自定义和本地开源LLMs,拥有用户友好的Prompt Playground界面,以及易于集成的Python SDK。具备使用监控和日志记录、与LangChain项目集成、批量调用、智能路由和故障转移功能。提供快速安装指南和全面文档,帮助用户快速上手。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
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