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ollama-grid-search

Rust构建的LLM模型和提示优化工具

Ollama Grid Search是一款用Rust开发的工具,通过自动化选择和优化LLM模型、提示及推理参数,帮助用户进行组合迭代和结果可视化。适用于本地或远程Ollama服务器,支持多模型和参数的A/B测试,输出推理参数和响应元数据,并支持有限并发和同步推理调用。用户可以下载实验数据(JSON格式)并评估对比不同模型和提示组合。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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。
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。
search-agents - 树搜索算法助力语言模型智能体优化网页交互决策
AI代理GithubTree SearchVisualWebArena开源项目网页环境语言模型
这个开源项目开发了一种创新的树搜索算法,提升了语言模型智能体在网页环境中的探索和规划能力。该方法在VisualWebArena和WebArena基准测试中得到验证,支持GPT-4和Llama-3等多种模型。项目提供完整文档,包括安装指南、评估流程和基线复现方法,为研究人员和开发者提供了实用工具。
llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现
GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容
llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目,旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化,实现高效的LLaMA模型推理,替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构,兼容Mac、Linux和Windows,涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化,并提供内置REST API,适用于真实项目中的服务器模式。
LlamaIndex - 开源数据框架助力企业构建LLM应用
AI工具LLM应用LlamaIndex企业数据开源数据框架
LlamaIndex是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的数据框架。它支持160多种数据源和格式的加载,40多个向量存储和数据库的集成,以及LLM工作流程编排。该框架提供社区贡献的连接器、工具和数据集,并可与多种服务集成。LlamaIndex为开发者提供了构建LLM应用所需的工具和资源,简化了自定义数据源与LLM的连接过程。
JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具
AI工具JSONJsonLLM加载数据程序
JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求,为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法,JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少,这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
OpenELM - 基于语言模型的进化搜索开源库
AI生成GithubOpenELM开源库开源项目语言模型进化算法
OpenELM是一个开源库,致力于在代码和自然语言领域实现基于语言模型的进化搜索。它支持MAP-Elites等多种进化算法,集成了本地和API调用的语言模型,并提供了包括Sodarace和图像生成在内的多个基准环境。该项目旨在为不同计算能力的用户提供简单易用的接口,展示语言模型进化的潜力。
RouteLLM - LLM查询智能路由框架 优化资源分配与响应质量
GithubLLM路由OpenAI兼容RouteLLM开源项目性能评估成本优化
RouteLLM是一个用于服务和评估大语言模型路由器的开源框架。它根据查询复杂度将请求智能分配至不同语言模型,在保持响应质量的同时降低成本。框架提供预训练路由器,可将成本降低85%,同时保持95%的GPT-4性能。RouteLLM支持新路由器添加和跨基准性能比较,为LLM应用提供灵活高效的解决方案。
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