LabelLLM

开源数据标注平台优化LLM开发流程

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

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介绍相关项目

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览

Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目

探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。

autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案

APIAutoLLMFastAPIGithubLLMRAG开源项目

AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器，支持本地和云端部署并兼容OpenAI API

GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管

Modelz LLM 是一款推理服务器，支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型（LLM），如FastChat、LLaMA和ChatGLM，并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互，支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境，便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。

labelbee - 专注标注体验的开源渲染和组件库

GithubLabelBee开源项目标注工具渲染库组件库

LabelBee是一个开源项目，专注于优化标注体验。它提供渲染库和组件库，支持快速搭建标注应用。LabelBee具有即拆即用和渲染分离的特点，开发者通过简单配置即可创建自定义标注工具。项目提供详细文档和快速Demo，便于上手使用。采用Apache 2.0许可证，适用于多种标注场景。

llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解

AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目

该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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