spacy-llm

spaCy与大语言模型整合的NLP组件

spacy-llm spaCy Large Language Models NLP OpenAI Github 开源项目

该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。

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Huggingface

介绍相关项目

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

详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。

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。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术

Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包

GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理

NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。

Ollama - 接入与定制大型语言模型

AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门

Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。

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。

LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具

AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调

LazyLLM，一个创新的低代码平台，旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程，支持一键式部署和跨平台操作，有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。

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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