Local-LLM-Comparison-Colab-UI

提供多种机器学习模型的简易比较和测试，包括但不限于7B和13B模型

Colab WebUI 语言模型消费级硬件模型比较实用性 Github 开源项目

Local-LLM-Comparison-Colab-UI提供多种机器学习模型的简易比较和测试，包括但不限于7B和13B模型。用户可通过点击操作在Colab WebUI上试用各种模型，并根据实际表现选择适合的选项。网站定期更新，提供详尽的模型信息与操作指南。

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介绍相关项目

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

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LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

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 Price Check - 主流大语言模型API价格实时对比平台

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LLM Price Check提供各大语言模型API的实时价格对比服务。网站涵盖OpenAI、Anthropic、Google等知名提供商的最新定价信息,用户可便捷比较不同模型的输入输出成本、上下文长度等参数。内置价格计算器助力快速估算使用成本,适合需要大规模使用语言模型API的企业和开发者参考,有助于优化AI预算支出。

self-llm - 开源大模型部署与应用指南

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探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面

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H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

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该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

text-generation-webui-colab - Colab平台上GPT模型的快速部署指南

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本页面介绍如何在Colab平台上便捷部署多种GPT模型，包括vicuna、alpaca、llama等。用户可通过一键启动这些模型，适用于文本生成等应用。页面详细描述了每个模型的特性和使用方法，并提供对应的Colab链接，帮助用户高效进行实验和开发。

llmperf-leaderboard - LLM推理服务性能基准测试与比较

GithubLLMPerfLLM推理提供商吞吐量响应时间开源项目性能基准测试

LLMPerf Leaderboard 项目对多家LLM推理服务进行性能评测，主要衡量输出令牌吞吐量和首个令牌响应时间(TTFT)。测试涵盖Llama-2系列的7B、13B和70B聊天模型，为开发者提供客观透明的性能数据和可复现的测试方法，有助于选择合适的LLM服务。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

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llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态

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这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。

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