llmware

专为构建企业级应用而设计的集成LLM框架

llmware RAG Pipeline 专业模型企业知识源知识库 Github 开源项目

llmware是一款集成LLM框架，专为构建企业级应用而设计。它支持RAG和代理模型，允许安全集成与企业知识源。其全生命周期的组件和50多个针对特定企业流程优化的小型模型，使企业可以快速部署和适应各种业务需求。

Github

Huggingface

介绍相关项目

lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展

AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架

lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。

project-management - 多语言支持的项目管理与客户服务系统

FilamentGithubLaravelLivewirePHP开源项目项目管理

project-management是一个开源的项目管理系统，基于Laravel框架开发。该系统支持60多种语言，集成了项目管理、工单跟踪和客户服务等核心功能。它提供看板视图、Scrum模块和Jira集成等特性，适用于不同规模的团队协作。系统界面直观，配置灵活，有助于提升项目效率和团队协作。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包

Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目

SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。

llama-github - GitHub代码智能检索与上下文生成工具

AI开发GitHubGithubLLMllama-github代码检索开源项目

llama-github是一个基于用户查询从GitHub检索代码片段、问题和仓库信息的工具，可将检索结果转化为知识上下文。它具备智能检索、仓库缓存、问题分析、上下文生成和异步处理等功能，适用于集成到LLM聊天机器人、AI代理和自动开发系统中，有助于解决复杂编码任务。

laf - 开源云开发平台简化全栈应用构建

GithubWebIDElaf云函数云开发平台云数据库开源项目

laf是开源云开发平台，集成云函数、数据库和存储服务。平台简化了服务器管理，让开发者专注业务逻辑。支持在线编码、网站托管和WebSocket，适用于全栈、后端及独立开发者。laf提高开发效率，加快产品迭代，为创业团队提供便捷的应用开发环境。

llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率

GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化

llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。

tiny-random-llama - 小型LLM训练与优化开源框架

Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型版权软件协议

tiny-random-llama是一个开源的小型语言模型训练和优化框架。它简化了模型结构和训练流程，适用于资源受限环境和快速迭代场景。该项目为开发者提供了高效实验和部署小型LLM的工具，有助于推动AI研究和应用的发展。

mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理

GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署

MLRun是一个开源MLOps平台，集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境，简化了机器学习应用的构建和管理流程，缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作，提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案，包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理，简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段，MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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