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lunary

开源LLM应用的可观测性、提示管理和评估工具

Lunary 提供开源的可观测性、提示管理和评估功能,帮助LLM开发者优化应用性能。它支持成本分析、日志监控、提示模板创建和微调数据集,方便快速集成和自托管。兼容JavaScript和Python模块,适用于多种模型,并提供托管版本和本地部署指南,确保数据安全和优质支持。

qryn - 多语言兼容的开源可观测性解决方案
ClickHouseGithubqryn开源项目指标日志观测性追踪
qryn是一款轻量级的开源可观测性解决方案,支持日志、指标、追踪和性能分析。它兼容多种标准如Loki、Prometheus、Tempo和Pyroscope,使用Bun和ClickHouse作为底层技术。qryn支持多种查询语言,可通过多种协议接收数据,并提供内置的数据浏览器和Grafana兼容性。作为社区驱动的项目,qryn旨在提供一个不受供应商限制的可观测性选择。
bench - LLM性能评估与工作流标准化工具
BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估
Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具,支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数(如温度和令牌数量)。它提供统一接口,实现LLM评估流程标准化,可测试开源LLM在特定数据上的表现,并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件,通过本地UI查看结果。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
chatluna - 多平台模型接入的高扩展性聊天服务插件
ChatLunaGithubKoishiLangChain人工智能大语言模型开源项目
ChatLuna项目提供高扩展性的大语言模型聊天服务,支持多平台和多模型接入。API调用让功能扩展更加轻松,并可设置对话预设和模型调用限额。支持语音、文字、图片等多种输出格式,并具备长期记忆和上下文对话功能。内置内容安全过滤,确保聊天内容健康。可在Koishi下安装使用,支持OpenAI、Google Gemini、New Bing等模型平台,适用于多种聊天机器人开发场景。
Lunar - macOS显示器控制应用 提供全面亮度音量和输入管理
DDC/CIGithubLunar亮度调节开源项目显示器控制自适应亮度
Lunar作为macOS显示器控制应用,支持多种连接类型如HDMI、DisplayPort和Thunderbolt。利用DDC协议调节硬件亮度,提供原生键盘控制和自适应亮度等功能。具备输入切换、屏幕旋转和隐藏分辨率等高级设置,适用于Intel和Apple Silicon芯片的设备。
vigil-llm - 多层防御工具,评估和保护LLM提示安全
APIGithubLLMVigil安全扫描开源项目提示注入
Vigil-llm是一款评估大型语言模型提示和响应安全性的开源工具。它集成了向量数据库、启发式规则、变压器模型等多种扫描模块,能够有效检测提示注入、越狱等潜在威胁。该工具支持本地和OpenAI嵌入,内置常见攻击签名库,可作为Python库或REST API使用,为LLM应用构建全方位的安全防护体系。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理,并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息,有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型,并提供Docker部署选项,是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
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。
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。
lilac - 开源解决方案促进AI数据探索与质量管理
AI训练GithubLilac开源项目数据探索数据质量控制数据集处理
Lilac是一个开源的AI数据处理工具,专注于数据集的探索、管理和质量控制。它提供交互式数据探索、LLM驱动的搜索、聚类和标注功能,支持本地运行和云端处理。Lilac能够优化数据集,降低AI训练成本,并支持语义搜索和概念搜索等高级特性。该工具已被Cohere和Databricks等公司采用,用于改善预训练和微调数据的质量。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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