local-llm-function-calling

Hugging Face文本生成模型的参数约束工具

local-llm-function-calling Hugging Face JSON schema text generation Generator Github 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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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。

llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架

EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估

llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据，通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程，在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。

CodeLlama-70b-Instruct-hf - 深入探讨CodeLlama-70B模型的代码生成和应用场景

Code LlamaGithubHuggingfaceInstructMeta代码生成开源项目模型模型训练

CodeLlama-70B由Meta开发，是针对代码生成和理解的语言模型。此模型通过预训练和微调，特别适合一般代码合成和指令遵循，具备更安全的部署特性。本页面为开发者提供了详细的安装指南、使用示例及模型架构信息，以便于代码建议和生成的实现。

guidance - 灵活高效的语言模型编程框架

AI编程GithubGuidance代码生成多模态开源项目语言模型

Guidance是一个创新的语言模型编程框架,通过约束生成和控制流程来优化模型输出。它支持正则表达式、上下文无关文法等约束方式,并能灵活结合条件、循环等控制结构。Guidance可显著提升特定任务的输出质量,同时降低延迟和成本。该框架兼容多种后端,包括Transformers、llama.cpp和OpenAI等,具有广泛的适用性。

Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8B - 多任务文本生成与可配置安全性的集成模型

Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8BGithubHuggingfacehuggingface多任务配置安全性开源项目文本生成模型

本项目展示了一种多任务文本生成模型，采用了可配置安全调优（CST）方法。模型以Vicgalle的数据集为基础，在IFEval、BBH和MATH等多个基准上测试并取得了有价值的结果。此模型支持多样化的系统提示，以适应不同场景需求，包括无害帮助与无审查内容的生成。其表现已在开放LLM排行榜中有所体现，尤其是在严格准确性方面。更多详情和源代码可在GitHub和相关文献中查阅。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

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llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GGUF - Meta-Llama 3.1量化版大模型支持多语种文本生成

GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-405B-Instruct大语言模型开源项目文本生成模型量化模型

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct模型的GGUF量化版本支持英语、德语、法语在内的8种语言文本生成。通过2-bit和3-bit量化技术优化，可在llama.cpp、LM Studio等主流框架上运行，方便开发者进行本地部署和应用开发。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

awesome-llama-prompts - Llama模型提示工程技巧与最佳实践

AI助手GithubLlama对话结构开源模型开源项目提示词

该项目汇集了Llama模型的多样化提示示例,涵盖Llama 2和Llama 3的提示技巧、系统提示及代码解释器提示。项目提供详细的提示模板和最佳实践,涉及对话、角色扮演和专家身份生成等应用场景。对于希望深入理解和应用Llama模型的开发者和研究人员而言,这是一个极具参考价值的资源库。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

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