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ModelCache

优化大型语言模型响应的语义缓存工具

ModelCache 是一种优化大型语言模型(LLMs)响应的语义缓存工具,通过缓存预计算的模型结果,迅速响应相似请求,提升用户体验。它支持多租户,并通过 Redis Search 将缓存与向量数据库的交互时间减至 10ms。该项目整合了多种嵌入框架及本地存储选项如 sqlite 和 faiss,便于用户迅速测试。其目标是降低推理部署成本、提升模型性能和提供可扩展的大型模型服务。

sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架
GithubSGLang前端语言后端运行时大语言模型开源项目服务框架
SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言,提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能,增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架
GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理
Quest是一个创新的长文本LLM推理框架,通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术,显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围,并利用Query向量评估页面重要性,仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明,Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍,推理延迟降低2.23倍,同时在长依赖任务中保持高精度。
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。
LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力
GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练
LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术,使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码,包括环境配置、模型结构和评估方法,为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型
GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化
Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。
modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库,可在本地文件系统或多种云存储(如AWS、GCP、Azure)中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器,支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载,也可用作命令行工具。支持多个机器学习库,如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
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