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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

DevAI LLM 开源模型商业模型编程 Github 开源项目

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。

文档

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama

GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。

dify - 开源LLM应用开发平台，集成AI工作流和模型管理

DifyGithub人工智能应用企业解决方案开源项目模型支持热门自托管

Dify是一款革命性的开源LLM应用开发平台，提供直观的用户界面和强大的AI工作流功能。该平台支持数百种专有和开源LLM，包括GPT、Mistral、Llama3等，同时提供文档摄取、性能监控、工作流构建等全面功能，满足从原型到生产的所有需求。Dify还支持企业级特性，如单点登录和访问控制，提供自托管解决方案，确保快速部署和高效整合。

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。

Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源

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本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

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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。

LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景

ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型

本书全面介绍了大语言模型技术，包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究，大模型的发展历程得到探索，其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生，为科研人员提供指导，推动人工智能技术的进步。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

llm-paper-daily - 日常论文精选与学术交流平台

AI绘图GithubLLM研究大型语言模型开源项目每日更新知识机制

llm-paper-daily是专注于LLM研究的日常论文更新和分类平台，提供最新研究论文，支持arxiv直链和GPT-4简要总结。该平台分类详尽，涵盖推理、代理、检索等多个领域，易于用户导航与发现相关研究。加入讨论小组，可与研究同好一起交流学习，共同探索大模型落地和学术前沿。

llama - Meta开源的大语言模型

AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门

meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

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