sglang

大语言模型和视觉语言模型高效服务框架

SGLang 大语言模型服务框架后端运行时前端语言 Github 开源项目

SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言，提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能，增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

langroid - 创新的多智能体编程框架，加速LLM应用开发和部署过程

GithubLLM应用开发LangroidOpenAIPython多代理框架开源项目

Langroid是一款由来自CMU和UW-Madison的前研究人员开发的Python框架，旨在实现直观、轻便和高度可扩展的LLM应用开发。借助该框架，开发者可以搭建智能体，加载组件，执行任务并通过消息交换进行协作，有效简化了开发流程。多家公司已在生产环境中采用Langroid，验证了其易用性和灵活性。

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。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

langtorch - 使用Java开发模块化的大语言模型应用

GithubLangtorch功能请求开源项目文档社区贡献

Langtorch是一个使用Java开发的模块化大语言模型应用项目。目前仍在活跃开发中，不适合生产环境。在Maven Central Repo可以找到之前的版本。项目提供详细文档和社区支持，通过Discord参与讨论或贡献代码。受多个流行LLM库的启发，如langchain和semantic-kernel，致力于提供强大的功能扩展性。

langui - 开放源代码的UI组件库

AI界面ChatGPTGithubLangUI开源开源项目部署

LangUI提供易于部署的用户界面组件，可通过复制和粘贴快速集成，无需安装或配置，即可帮助您构建和部署AI驱动的ChatGPT应用。

language - 谷歌语言研究团队开源项目汇集平台

GithubGoogle Research开源项目研究团队自然语言处理语言研究

Google Research Language团队的开源项目共享平台汇集了谷歌语言研究领域的最新成果。该平台为研究者和开发者提供自然语言处理、机器翻译等前沿语言技术资源。项目采用开源模式，促进了语言技术领域的协作与创新。作为非官方谷歌产品，这一平台为语言技术爱好者提供了宝贵的学习和实践机会。

lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型

CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习

LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。

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

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

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。

MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具

GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署

MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现

相关项目

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