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super-json-mode

以并行方式高效生成JSON结构化输出的Python框架

Super JSON ModeOpenAIHugging Face TransformersvLLM并行生成Github开源项目

Super JSON Mode 是一个通过将目标结构分解为原子组件来并行生成JSON输出的Python框架。相比传统的JSON生成方法，该框架提高了生成速度达10倍，同时减少了解析问题。它支持包括OpenAI和Hugging Face Transformers在内的主流LLM, 以及开源LLM如vLLM。安装只需运行pip命令，详细的使用说明和示例代码请参见项目文档。

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介绍相关项目
go-json - Go语言高性能JSON编解码库 兼容标准库
GithubJSON编码器JSON解码器encoding/jsongo-json开源项目性能优化
go-json是一个高性能JSON编解码库，完全兼容Go标准库encoding/json。它采用多项优化技术提升性能,如缓冲区重用、反射消除和指令序列编码。该库还支持自定义选项、彩色输出和动态过滤结构体字段。go-json为Go开发者提供了处理JSON数据的高效替代方案。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
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。
superduper - 将人工智能集成到您的数据库中，提升数据处理与分析能力
Githubsuperduper.io人工智能向量搜索开源项目数据库集成模型训练热门
superduper.io 是一个强大的Python框架，专门为现有数据库直接集成人工智能模型、API 和向量搜索引擎而设计。此平台支持实时数据处理、可扩展的模型训练和简化的Python接口，使得 AI 集成变得简单高效。无需重复数据迁移，即可在您信赖的数据库中进行多模态向量搜索，以及存储和管理AI模型的输入输出。探索如何通过少量代码实现高级AI功能，并通过社区支持和丰富的文档资源加速您的AI项目。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能
GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估
LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。
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