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Delphic

使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型（LLM）代理的简单框架

DelphicDjangoDockerOpenAILangchainGithub开源项目

Delphic是一个使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型（LLM）代理的简单框架，可用于分析和处理文档中的文本数据。虽然框架基于OpenAI的API，但兼容其他LLM，例如Langchain，支持使用Postgres作为向量存储，并通过Docker Compose实现快速本地部署。虽然Delphic项目目前不再维护，但它作为构建流式响应应用的概念验证工具仍具有参考价值。

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该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架
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llama-cpp-agent 是一个开源框架，提供与大型语言模型（LLMs）互动的多种接口，包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具，适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景，具有简单聊天、结构化输出、RAG（检索增强生成）和代理链功能。
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
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Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
PromethAI-Backend - 开源AI框架助力个性化目标实现与任务执行
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PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目，能够根据用户的目标和偏好提供推荐，并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域，但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务，并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本，建议用户自行监控API使用情况。
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本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。
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Serge是一个开源的自托管大语言模型聊天平台，基于llama.cpp开发，支持运行GGUF模型。该项目采用SvelteKit构建前端，使用Redis存储聊天历史，并通过FastAPI和LangChain封装API。Serge目前支持超过30种主流大语言模型，如LLaMA、Mistral和Mixtral等。用户可以通过Docker或Kubernetes快速部署，无需API密钥即可搭建私有AI聊天服务。其简单的用户界面使得即使非技术用户也能轻松搭建和管理自己的AI聊天服务。
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