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local-llm-function-calling

Hugging Face文本生成模型的参数约束工具

local-llm-function-callingHugging FaceJSON schematext generationGeneratorGithub开源项目

local-llm-function-calling项目使Hugging Face文本生成模型能够遵循JSON schema，并轻松制定函数调用提示。该项目的Generator类简化了文本生成过程，确保输出符合提供的提示和JSON schema。此外，还支持用户自定义约束和提示结构，以优化数据提取和格式化。

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介绍相关项目
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。
llama-3-8b-liquid-coding-agent - 代码生成与标签提炼的自动化应用
FlaskGithubHuggingfacePython编程RESTful API开源项目本地技术模型项目结构
该模型专门进行编码训练，能够自动生成包含完整项目文件和使用示例的代码。使用XML格式标签<codestart>和<codeend>支持多种文件类型，包括Python、CSS和JavaScript等，并可优先使用本地技术如SQLite。该项目适合于创建简单的RESTful API示例，满足多种编程需求。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。
creative-writing-control-vectors-v3.0 - 创意写作控制向量助力语言模型精准生成
GGUFGithubHuggingfaceLLMllama.cpp创意写作开源项目控制向量模型
该项目为llama.cpp提供GGUF格式的预生成控制向量,实现对大型语言模型的精确调控。控制向量包括去偏置向量和正负轴向量,可调整语言风格、叙事方式和人物塑造。用户能灵活设置控制向量的应用强度,以达成理想的写作效果。这一工具支持多种大型语言模型,为创意写作提供精准且灵活的控制手段。
generativeAgent_LLM - 交互式人类行为模拟框架
AI模拟Generative AgentsGithubLangchain人工智能开源项目本地LLM
generativeAgent_LLM是一个基于Guidance、Langchain和本地LLM的生成式智能体框架。该项目支持记忆检索、反思、规划和对话生成等功能，能够模拟人类行为并实现交互。它在Langchain基础上进行了改进和扩展，添加了更多特性，更贴近原始论文的设计。除了支持本地LLM，项目还提供代理总结和采访等功能。同时包含详细使用说明和示例代码，便于快速上手和定制开发。
openhermes-function-calling - 开源语言模型函数调用能力增强项目
AI模型GithubOpenHermes函数调用开源项目自然语言处理
openhermes-function-calling是一个旨在为开源语言模型添加函数调用能力的项目。通过集成此项目，语言模型可以理解、执行和响应特定的函数调用，从而扩展了模型的应用范围。它为开发者提供了新的工具，使他们能够在各种场景中更灵活地应用语言模型，如自然语言处理、对话系统和智能助手等。该项目通过定义标准化的函数接口和参数格式，实现了模型与外部函数的无缝对接，促进了人工智能技术在实际应用中的发展和创新。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API
AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目
llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术，提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件，以及IQ和Q系列多种量化方法，明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效，且降低了存储空间的需求，提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
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