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LLM Engineer Toolkit

一個精心整理的LLM工具庫,它將120多個與LLM相關(guān)的庫按照功能和用途進行了細致分類,涵蓋了從訓練微調(diào)、應用開發(fā)、推理服務到安全評估等 LLM 開發(fā)全流程所需的工具。LLM Engineer ...

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LLM Engineer Toolkit官網(wǎng)

一個精心整理的LLM工具庫,它將120多個與LLM相關(guān)的庫按照功能和用途進行了細致分類,涵蓋了從訓練微調(diào)、應用開發(fā)、推理服務到安全評估等 LLM 開發(fā)全流程所需的工具。

網(wǎng)站提供:Ai工具箱,Ai學習資源,LLM Engineer Toolkit,LLM。

LLM Engineer ToolkitLLM Engineer Toolkit

LLM Engineer Toolkit工具分類

1. LLM訓練和微調(diào)

  • unsloth:快速微調(diào)LLM,減少內(nèi)存占用。
  • PEFT:參數(shù)高效微調(diào)庫。
  • TRL:通過強化學習訓練Transformer語言模型。
  • DeepSpeed:分布式訓練和推理優(yōu)化庫。

2. LLM應用開發(fā)

  • LangChain:開發(fā)基于LLM的應用。
  • Llama Index:為LLM應用提供數(shù)據(jù)框架。
  • Haystack:端到端LLM框架,支持與Transformer模型和向量搜索集成。

3. LLM推理

  • vLLM:高吞吐量、內(nèi)存高效的推理引擎。
  • LightLLM:輕量級、可擴展的推理框架。
  • TensorRT-LLM:Nvidia框架,用于優(yōu)化LLM推理。

4. LLM服務

  • Langcorn:自動將LangChain應用部署為FastAPI服務。
  • LitServe:支持批量、流式傳輸和GPU自動擴展的快速服務引擎。

5. LLM數(shù)據(jù)提取

  • Crawl4AI:開源的LLM友好型網(wǎng)絡(luò)。
  • Docling:文檔解析工具。
  • PyMuPDF4LLM:用于提取PDF內(nèi)容的工具。

6. LLM數(shù)據(jù)生成

  • DataDreamer:合成數(shù)據(jù)生成庫。
  • fabricator:靈活的合成數(shù)據(jù)生成框架。

7. LLM安全與監(jiān)控

  • LLM Guard:LLM交互的安全工具。
  • Weights & Biases:跟蹤LLM性能。
  • Helicone:開源的LLM可觀測性平臺。

8. LLM評估

  • Ragas:LLM應用評估工具。
  • LangTest:提供多種測試類型,評估LLM的準確性、偏見和魯棒性。

9. LLM嵌入模型

  • Sentence-Transformers:最先進的文本嵌入模型。
  • Text Embedding Inference:高性能嵌入模型推理工具。

10. 其他

  • LLM Transparency Tool:分析Transformer模型內(nèi)部機制的工具。
  • mergekit:合并預訓練LLM的工具。

 

LLM Engineer Toolkit官網(wǎng)入口網(wǎng)址

llm-engineer-toolkit工具庫GitHub倉庫:https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit

OpenI小編發(fā)現(xiàn)LLM Engineer Toolkit網(wǎng)站非常受用戶歡迎,請訪問LLM Engineer Toolkit網(wǎng)址入口試用。

數(shù)據(jù)評估

LLM Engineer Toolkit瀏覽人數(shù)已經(jīng)達到570,如你需要查詢該站的相關(guān)權(quán)重信息,可以點擊"5118數(shù)據(jù)""愛站數(shù)據(jù)""Chinaz數(shù)據(jù)"進入;以目前的網(wǎng)站數(shù)據(jù)參考,建議大家請以愛站數(shù)據(jù)為準,更多網(wǎng)站價值評估因素如:LLM Engineer Toolkit的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗等;當然要評估一個站的價值,最主要還是需要根據(jù)您自身的需求以及需要,一些確切的數(shù)據(jù)則需要找LLM Engineer Toolkit的站長進行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

關(guān)于LLM Engineer Toolkit特別聲明

本站OpenI提供的LLM Engineer Toolkit都來源于網(wǎng)絡(luò),不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2025年 3月 16日 上午9:01收錄時,該網(wǎng)頁上的內(nèi)容,都屬于合規(guī)合法,后期網(wǎng)頁的內(nèi)容如出現(xiàn)違規(guī),可以直接聯(lián)系網(wǎng)站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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