LLMCompiler

提升大语言模型性能的并行函数调用框架

LLMCompiler 并行函数调用优化编排效率提升模型兼容 Github 开源项目

LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。

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介绍相关项目

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

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。

llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器

GithubLSP服务器llm-ls功能特性多后端兼容开发效率开源项目

llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器，致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用，负责与LLMs的交互，支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API，并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展，帮助开发者优化IDE工具。

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。

LookaheadDecoding - 创新并行算法加速大型语言模型推理

GithubJacobi迭代LLMLookahead Decoding并行解码开源项目推理加速

LookaheadDecoding项目开发了一种创新的并行解码算法，旨在加速大型语言模型(LLM)的推理过程。该方法不依赖草稿模型或数据存储，而是结合Jacobi迭代和n-gram缓存技术，有效减少解码步骤。实验结果显示，在多个数据集上可将延迟降低1.5到2.3倍。项目提供便捷的安装和使用方式，并支持FlashAttention技术，可广泛应用于各类LLM场景。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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