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worker-vllm

基于vLLM的OpenAI兼容无服务器LLM推理端点

worker-vllm是一个基于vLLM推理引擎的OpenAI兼容无服务器端点部署工具。该项目可在RunPod Serverless上快速部署高性能的大语言模型(LLM)推理端点,操作简单便捷。worker-vllm充分利用vLLM的高效推理能力,为开发者提供快速、易用的LLM部署方案,有助于简化AI应用的构建过程。

llama-160m-accelerator - 基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器
DockerGithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型模型加速深度学习
这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目,借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构,实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测,有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成,为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化,能够在短时间内完成,适用于各种规模的生成式模型。
Vellum AI - 专业LLM应用开发与管理的一站式平台
AI工具AI系统LLM应用Vellum平台提示工程语义搜索
Vellum AI是一个专业的LLM应用开发和管理平台。它为提示工程、语义搜索、提示链接、评估和监控提供了全面的工具。用户可以利用该平台快速将AI系统从原型转化为生产环境,并进行持续优化。Vellum AI支持多种LLM应用场景,具备处理大规模请求的能力,有效提升企业AI应用的开发和部署效率。
llm-gateway - 为OpenAI和Cohere等第三方LLM提供商设计的网关
APIGithubLLM提供商OpenAIllm-gateway开源项目敏感信息清理
llm-gateway是一个为OpenAI和Cohere等第三方LLM提供商设计的网关。它通过PII数据清理机制和Postgres数据库数据跟踪确保安全交互,并复刻了ChatGPT前端以保持API内通信。支持OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列及Meta Llama系列模型。提供便捷的API和Python调用设置,本项目使用Poetry和Pyenv进行依赖和环境管理,并支持Docker开发,适合开发者快速上手。
selfhostedAI - 兼容OpenAI接口的自托管AI项目,支持多种模型与应用
APIChatGLMGithubSelf-Hosted AIllama.cppstable-diffusion-webui开源项目
selfhostedAI是兼容OpenAI接口的自托管AI项目,支持多种开源模型如RWKV、ChatGLM 6B和llama.cpp,以及绘画模型stable-diffusion-webui。项目提供一键安装程序和详细教程,可在本地或云端运行,实现文本生成、对话及绘画功能。此外,还集成了text-generation-webui和Wenda,简化安装和配置流程。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
wllama - 提供了WebAssembly绑定,无需后台或GPU即可在浏览器中运行推理任务
GithubTypeScriptWebAssemblywllama多线程开源项目模型
wllama项目提供了WebAssembly绑定,让用户无需后台或GPU即可在浏览器中运行推理任务。项目支持Typescript,并提供高性能API和实验性编码器-解码器架构。还包括离线缓存、自定义日志器及并发文件加载等功能。适用于在Web环境中进行文本补全和嵌入计算的开发者。
Vext - 简化LLM流水线构建与部署的智能平台
AI工具AI集成LLM PipelineLLMOpsVext大语言模型
Vext是一个专注于简化LLMOps的智能平台。它能够快速构建和部署LLM流水线,支持用户利用自身数据创建定制AI应用,提供精确的业务洞察和自动化解决方案。平台支持多种数据格式输入,兼容主流LLM模型,提供代码和无代码两种操作模式。Vext还具备强大的API和集成能力,可与其他工具和服务无缝对接,为LLM应用开发提供全面解决方案。
langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目
GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM
该项目提供了一个完整的解决方案,用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型,集成了Ollama、LangServe等工具,便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法,为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。
onnxruntime-genai - 设备端高效运行LLM模型的灵活解决方案
GithubLLMONNX Runtime开源项目模型架构生成式AI硬件加速
onnxruntime-genai是一个用于设备端高效运行大型语言模型的API。它支持Gemma、Llama、Mistral等多种模型架构,提供多语言接口。该项目实现了生成式AI的完整流程,包括预处理、推理、logits处理等。开发者可以使用generate()方法一次性生成输出或实现逐token流式输出。onnxruntime-genai为本地部署和运行LLM模型提供了简单、灵活、高性能的解决方案。
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