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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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该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile - 指南：如何利用llamafile格式高效运行AI模型
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了解llamafile格式如何提升AI模型在多平台的运行效率，支持多种量化配置以实现不同设备的加速运算。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
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该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。
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HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库，为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块，支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具，可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。
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GeneratorGithubHugging FaceJSON schemalocal-llm-function-callingtext generation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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