LLMLingua

提示词压缩技术助力大语言模型效率提升

LLMLingua 提示词压缩大语言模型长文本处理推理加速 Github 开源项目

LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。

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介绍相关项目

llama-zip - 利用大语言模型实现高效文本压缩的开源工具

Githubllama-zip压缩工具开源项目文本压缩算术编码语言模型

llama-zip是一个开源的无损压缩工具，结合大型语言模型(LLM)和算术编码技术。它采用滑动上下文窗口方法，可压缩任意长度的文本，并支持结构化文本、自然语言和二进制数据。在多种文本数据测试中，llama-zip展现出优于传统压缩工具的性能，为数据压缩领域带来了新的可能性。

spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件

GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm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。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

LangGPT - 面向大语言模型的结构化提示词设计框架

AIGPTGithubLangGPT开源项目提示词结构化

LangGPT是一个为大语言模型设计的结构化提示词框架，将提示词创作转变为类似面向对象编程的过程。它通过模板、变量和命令，使高质量提示词的创建变得直观高效。LangGPT提供系统化、可适应的方法，帮助用户快速掌握提示词工程技巧，实现大规模生产高质量提示词。这一框架旨在让更多人能够轻松创建出色的提示词，从而更好地发挥大语言模型的潜力。

MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具

GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署

MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

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。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎

CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化

rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。

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。

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