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LiteLLM

集成多种大语言模型的统一API代理平台

LiteLLM是一个统一的API代理平台,集成了100多种大语言模型,提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式,简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本,支持高可用性,拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控,适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。

openlit - 开放的 LLM 监控和评估工具
GPU性能监测GithubLLM性能监测OpenLITOpenTelemetry开源项目成本追踪
OpenLIT 是一款 OpenTelemetry 原生的工具,帮助开发者在生产环境中监控 LLM 应用的性能。它能够自动收集 LLM 的输入输出元数据,监控自托管 LLM 的 GPU 性能。OpenLIT 可以无缝集成 OpenAI 和 HuggingFace 等流行 LLM 提供商,只需一行代码即可实现性能监控。此外,还能跟踪自定义和微调模型的成本,优化资源使用并提高系统可靠性。
unify - 整合多模型使用与提升性能的工具
APIGithubLLMUnify开源项目性能提升模型切换
Unify通过统一接口简化了不同提供商Large Language Models(LLM)的使用,无需管理多个API密钥或处理不同格式。用户可以通过自定义测试和评估,优化模型质量、成本和速度,并实现最佳模型路由,快速部署应用。安装包并获取API密钥后,即可管理模型、提供商与端点,自定义提示、多消息发送及异步处理和流式响应。更多详情,请访问Unify文档。
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。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型
基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型,采用q4f32_1量化方案,针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能,可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力,适合构建轻量级AI对话应用。
lagent - 一个专为高效构建基于大型语言模型(LLM)的代理而设计的开源轻量级框架,
GithubLagent大语言模型开源开源项目智能代理流式输出
Lagent是一个开源轻量级框架,专为高效构建基于大型语言模型(LLM)的代理而设计。该框架提供流式输出接口,统一的接口设计及完备的API文档,支持多种模型和代理的快速开发。了解Lagent的核心功能和技术架构,助力开发效率。
Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。
llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包
Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目
llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包,简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具,用于创建kind集群、应用Kubernetes配置,并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南,支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。
rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎
CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化
rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎,广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务,并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术,支持多种权重格式和多模态输入处理,跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端,优化了动态批处理功能,提高了用户的使用和体验效率。
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