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LLM开发者必知的关键数据和实用见解

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。

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该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

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MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

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

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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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what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍

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DevAI领域发展迅速，开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景，包含从本地环境到托管服务的部署指南，提供全面对比与建议，帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

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OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

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本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具

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该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数，并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架，适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。

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