Khoái tốc dịch dụng đích LLM thôi lý hòa phục vụ bình đài
vLLM thị nhất cá vi đại hình ngữ ngôn mô hình (LLM) thôi lý hòa đề cung phục vụ đích khoái tốc, dịch dụng thả cao hiệu đích khố. Tha thông quá sử dụng tối tân đích phục vụ thôn thổ lượng kỹ thuật, cao hiệu đích nội tồn quản lý, liên tục phê xử lý thỉnh cầu, CUDA/HIP đồ khoái tốc mô hình chấp hành, lượng hóa kỹ thuật, ưu hóa đích CUDA nội hạch đẳng, đề cung liễu cao tính năng đích thôi lý phục vụ. vLLM chi trì dữ lưu hành đích HuggingFace mô hình vô phùng tập thành, chi trì đa chủng giải mã toán pháp, bao quát tịnh hành thải dạng, thúc sưu tác đẳng, chi trì trương lượng tịnh hành tính, thích dụng vu phân bố thức thôi lý, chi trì lưu thức thâu xuất, tịnh kiêm dung OpenAI API phục vụ khí. Thử ngoại, vLLM hoàn chi trì NVIDIA hòa AMD GPU, dĩ cập thật nghiệm tính đích tiền chuế hoãn tồn hòa đa lora chi trì.
RAG-based LLM agents đích Elo bài danh công cụ
RAGElo thị nhất cá công cụ tập, sử dụng Elo bình phân hệ thống bang trợ tuyển trạch tối giai đích cơ vu kiểm tác tăng cường sinh thành ( RAG ) đích đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) đại lý. Tùy trứ sinh thành tính LLM tại sinh sản trung đích nguyên hình thiết kế hòa chỉnh hợp biến đắc canh gia dung dịch, bình cổ nhưng nhiên thị giải quyết phương án trung tối cụ hữu thiêu chiến tính đích bộ phân. RAGElo thông quá bỉ giác bất đồng RAG quản đạo hòa đề kỳ đối đa cá vấn đề đích đáp án, kế toán bất đồng thiết trí đích bài danh, đề cung liễu nhất cá lương hảo đích khái lãm, liễu giải na ta thiết trí hữu hiệu, na ta vô hiệu.
Vô nhu biên tả đại mã tức khả sang kiến trí năng đại lý đích LLM công cụ.
Nerve thị nhất cá khả dĩ sang kiến cụ hữu trạng thái đích đại lý đích LLM công cụ, dụng hộ vô nhu biên tả đại mã tức khả định nghĩa hòa chấp hành phục tạp nhậm vụ. Tha thông quá động thái canh tân hệ thống đề kỳ hòa tại đa cá thôi lý quá trình trung bảo trì trạng thái, sử đại lý năng cú quy hoa hòa trục bộ chấp hành hoàn thành nhậm vụ sở nhu đích thao tác. Nerve chi trì nhậm hà thông quá ollama, groq hoặc OpenAI API khả phóng vấn đích mô hình, cụ hữu cao độ đích linh hoạt tính hòa hiệu suất, đồng thời chú trọng nội tồn an toàn.
Nhất trạm thức LLM mô hình bỉ giác dữ ưu hóa bình đài
Unify AI thị nhất cá vi khai phát giả thiết kế đích bình đài, tha duẫn hứa dụng hộ thông quá nhất cá thống nhất đích API phóng vấn hòa bỉ giác lai tự bất đồng đề cung thương đích đại hình ngữ ngôn mô hình (LLMs). Cai bình đài đề cung liễu thật thời tính năng cơ chuẩn trắc thí, bang trợ dụng hộ căn cư chất lượng, tốc độ hòa thành bổn hiệu suất lai tuyển trạch hòa ưu hóa tối hợp thích đích mô hình. Unify AI hoàn đề cung liễu định chế lộ do công năng, duẫn hứa dụng hộ căn cư tự kỷ đích nhu cầu thiết trí thành bổn, diên trì hòa thâu xuất tốc độ đích ước thúc, tịnh định nghĩa tự định nghĩa chất lượng chỉ tiêu. Thử ngoại, Unify AI đích hệ thống hội căn cư tối tân đích cơ chuẩn sổ cư, mỗi 10 phân chung canh tân nhất thứ, tương tra tuân phát tống đáo tối khoái đề cung thương, xác bảo trì tục đạt đáo phong trị tính năng.
Nhất cá do LLMs khu động đích trí năng Siri, vô nhu chuyên dụng ngạnh kiện tức khả sử dụng.
Siri-Ultra thị nhất cá cơ vu vân đích trí năng trợ thủ, khả dĩ tại Cloudflare Workers thượng vận hành, tịnh thả khả dĩ dữ nhậm hà đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) phối hợp sử dụng. Tha lợi dụng liễu LLaMA 3 mô hình, tịnh thả thông quá tự định nghĩa hàm sổ điều dụng lai hoạch thủ thiên khí sổ cư hòa tại tuyến sưu tác. Giá cá hạng mục duẫn hứa dụng hộ thông quá Apple Shortcuts lai sử dụng Siri, tòng nhi tiêu trừ liễu đối chuyên dụng ngạnh kiện thiết bị đích nhu cầu.
Cơ vu AI đích Python võng lạc ba trùng khố, tự động hóa đề thủ võng hiệt tín tức.
ScrapeGraphAI thị nhất cá sử dụng LLM ( đại hình ngữ ngôn mô hình ) hòa trực tiếp đồ la tập lai vi võng trạm, văn đương hòa XML văn kiện sang kiến trảo thủ quản đạo đích Python võng lạc ba trùng khố. Dụng hộ chỉ nhu chỉ định tưởng yếu đề thủ đích tín tức, khố tựu hội tự động hoàn thành giá hạng công tác. Cai khố đích chủ yếu ưu điểm tại vu giản hóa liễu võng lạc sổ cư trảo thủ đích quá trình, đề cao liễu sổ cư đề thủ đích hiệu suất hòa chuẩn xác tính. Tha thích dụng vu sổ cư tham tác hòa nghiên cứu mục đích, đãn bất ứng bị lạm dụng.
Cường đại đích đa mô thái LLM, thương nghiệp giải quyết phương án
Reka Core thị nhất cá GPT-4 cấp biệt đích đa mô thái đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ), cụ bị đồ tượng, thị tần hòa âm tần đích cường đại thượng hạ văn lý giải năng lực. Tha thị mục tiền thị tràng thượng cận hữu đích lưỡng cá thương dụng tổng hợp đa mô thái giải quyết phương án chi nhất. Core tại đa mô thái lý giải, thôi lý năng lực, biên mã hòa Agent công tác lưu trình, đa ngữ ngôn chi trì dĩ cập bộ thự linh hoạt tính phương diện biểu hiện xuất sắc.
100% Java thật hiện đích LLM đại lý hòa đại hình hành động mô hình
Tools4AI thị 100% dụng Java thật hiện đích đại hình hành động mô hình (LAM), khả tác vi xí nghiệp Java ứng dụng trình tự đích LLM đại lý. Cai hạng mục diễn kỳ liễu như hà tương AI dữ xí nghiệp công cụ hoặc ngoại bộ công cụ tập thành, tương tự nhiên ngữ ngôn đề kỳ chuyển hoán vi khả chấp hành hành vi. Giá ta đề kỳ khả dĩ bị xưng vi "Hành động đề kỳ" hoặc "Khả chấp hành đề kỳ". Thông quá lợi dụng AI năng lực, tha giản hóa liễu dụng hộ dữ phục tạp hệ thống đích giao hỗ, đề cao liễu sinh sản lực hòa sang tân năng lực.
Giản hóa LLM đề kỳ quản lý hòa xúc tiến đoàn đội hiệp tác
Langtail thị nhất cá chỉ tại giản hóa đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) đề kỳ quản lý đích bình đài. Thông quá Langtail, nâm khả dĩ tăng cường đoàn đội hiệp tác, đề cao hiệu suất, tịnh canh thâm nhập địa liễu giải nâm đích AI công tác nguyên lý. Thường thí Langtail, dĩ canh cụ hiệp tác hòa động sát lực đích phương thức cấu kiến LLM ứng dụng.
Sử dụng giản đan, nguyên thủy đích C/CUDA tiến hành LLM huấn luyện
karpathy/llm.c thị nhất cá sử dụng giản đan đích C/CUDA thật hiện LLM huấn luyện đích hạng mục. Tha chỉ tại đề cung nhất cá càn tịnh, giản đan đích tham khảo thật hiện, đồng thời dã bao hàm liễu canh ưu hóa đích bản bổn, khả dĩ tiếp cận PyTorch đích tính năng, đãn đại mã hòa y lại đại đại giảm thiếu. Mục tiền chính tại khai phát trực tiếp đích CUDA thật hiện, sử dụng SIMD chỉ lệnh ưu hóa CPU bản bổn dĩ cập chi trì canh đa hiện đại giá cấu như Llama2, Gemma đẳng.
Tương LLM tiếp nhập Comfy UI đích sáp kiện
Tara thị nhất khoản sáp kiện, khả dĩ tương đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) tiếp nhập đáo Comfy UI trung, chi trì giản đan đích API thiết trí, tịnh tập thành LLaVa mô hình. Kỳ trung bao hàm TaraPrompter tiết điểm dụng vu sinh thành tinh xác kết quả, TaraApiKeyLoader tiết điểm quản lý API mật thược, TaraApiKeySaver tiết điểm an toàn bảo tồn mật thược, TaraDaisyChainNode tiết điểm xuyến liên thâu xuất thật hiện phục tạp công tác lưu.
Sử dụng tưởng tượng lực miêu thuật UI, tịnh thật thời tra khán tuyển nhiễm hiệu quả.
Cấu kiến UI tổ kiện thông thường thị nhất hạng phạp vị đích công tác. OpenUI chỉ tại sử giá nhất quá trình biến đắc hữu thú, khoái tiệp hòa linh hoạt. Giá dã thị ngã môn tại W&B dụng vu trắc thí hòa nguyên hình hóa hạ nhất đại công cụ đích công cụ, dụng vu tại LLM đích cơ sở thượng cấu kiến cường đại đích ứng dụng trình tự. Nâm khả dĩ sử dụng tưởng tượng lực miêu thuật UI, nhiên hậu thật thời tra khán tuyển nhiễm hiệu quả. Nâm khả dĩ yếu cầu tiến hành canh cải, tịnh tương HTML chuyển hoán vi React, Svelte, Web tổ kiện đẳng. Tựu tượng thị V0 đích khai nguyên hòa bất thái tinh trí đích bản bổn.
Lợi dụng LLM đề cao T2I đồ tượng sinh thành nhất trí tính
OPT2I thị nhất cá T2I ưu hóa khuông giá, lợi dụng đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) đề cao đề kỳ - đồ tượng nhất trí tính. Thông quá điệt đại sinh thành tu đính hậu đích đề kỳ, ưu hóa sinh thành quá trình. Năng hiển trứ đề cao nhất trí tính đắc phân, đồng thời bảo trì FID tịnh tăng gia sinh thành sổ cư dữ chân thật sổ cư triệu hồi suất.
Bình quả phát bố đa mô thái LLM mô hình MM1
Bình quả phát bố liễu tự kỷ đích đại ngữ ngôn mô hình MM1, giá thị nhất cá tối cao hữu 30B quy mô đích đa mô thái LLM. Thông quá dự huấn luyện hòa SFT, MM1 mô hình tại đa cá cơ chuẩn trắc thí trung thủ đắc liễu SOTA tính năng, triển hiện liễu thượng hạ văn nội dự trắc, đa đồ tượng thôi lý hòa thiếu dạng bổn học tập năng lực đẳng hấp dẫn nhân đích đặc tính.
Thông quá LLM tăng cường ngữ nghĩa đối tề đích khoách tán mô hình thích phối khí
ELLA ( Efficient Large Language Model Adapter ) thị nhất chủng khinh lượng cấp phương pháp, khả tương hiện hữu đích cơ vu CLIP đích khoách tán mô hình phối bị cường đại đích LLM. ELLA đề cao liễu mô hình đích đề kỳ cân tùy năng lực, sử văn bổn đáo đồ tượng mô hình năng cú lý giải trường văn bổn. Ngã môn thiết kế liễu nhất cá thời gian cảm tri ngữ nghĩa liên tiếp khí, tòng dự huấn luyện đích LLM trung đề thủ các chủng khứ táo giai đoạn đích thời gian bộ sậu tương quan điều kiện. Ngã môn đích TSC động thái địa thích ứng liễu bất đồng thải dạng thời gian bộ đích ngữ nghĩa đặc chinh, hữu trợ vu tại bất đồng đích ngữ nghĩa tằng thứ thượng đối U-Net tiến hành đống kết. ELLA tại DPG-Bench đẳng cơ chuẩn trắc thí trung biểu hiện ưu việt, vưu kỳ tại thiệp cập đa cá đối tượng tổ hợp, bất đồng chúc tính hòa quan hệ đích mật tập đề kỳ phương diện biểu hiện xuất sắc.
Tương LLM thượng hạ văn song khẩu khoách triển chí 200 vạn lệnh bài đích kỹ thuật
LongRoPE thị vi nhuyễn thôi xuất đích kỹ thuật, khả dĩ tương dự huấn luyện đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) đích thượng hạ văn song khẩu khoách triển đáo 2048k ( 200 vạn ) lệnh bài, thật hiện tòng đoản thượng hạ văn đáo trường thượng hạ văn đích khoách triển, hàng đê huấn luyện thành bổn hòa thời gian, đồng thời bảo trì nguyên hữu đoản thượng hạ văn song khẩu tính năng. Thích dụng vu đề cao ngữ ngôn mô hình tại trường văn bổn thượng đích lý giải hòa sinh thành năng lực, đề thăng cơ khí duyệt độc lý giải, văn bổn trích yếu hòa trường thiên văn chương sinh thành đẳng nhậm vụ.
LLM ứng dụng khai phát giả bình đài
LangSmith thị nhất cá thống nhất đích DevOps bình đài, dụng vu khai phát, hiệp tác, trắc thí, bộ thự hòa giam khống LLM ứng dụng trình tự. Tha chi trì LLM ứng dụng trình tự khai phát sinh mệnh chu kỳ đích sở hữu giai đoạn, vi cấu kiến LLM ứng dụng đề cung đoan đáo đoan đích giải quyết phương án. Chủ yếu công năng bao quát: Liên lộ truy tung, đề kỳ công cụ, sổ cư tập, tự động bình cổ, tuyến thượng bộ thự đẳng. Thích dụng vu cấu kiến cơ vu LLM đích AI trợ thủ, ChatGPT ứng dụng đích khai phát giả.
LLM đề kỳ quản lý dữ đoàn đội hiệp tác
LangTale thị nhất cá chỉ tại giản hóa LLM đề kỳ quản lý đích bình đài, đề cung hiệp tác, bản bổn khống chế, trắc thí hòa tính năng giam khống đẳng công năng. LangTale sử đoàn đội thành viên năng cú khinh tùng quản lý hòa ưu hóa LLM đề kỳ, đề cao công tác hiệu suất. Định giới tường tình thỉnh phóng vấn quan phương võng trạm.
Cơ vu LLM đích lĩnh vực đặc định tri thức trợ thủ, xử lý quần liêu trung đích phục tạp tràng cảnh, hồi đáp dụng hộ vấn đề nhi bất dẫn khởi tiêu tức phiếm lạm.
Hồi hương đậu thị nhất cá cơ vu LLM đích lĩnh vực đặc định tri thức trợ thủ, năng cú xử lý quần liêu trung đích phục tạp tràng cảnh, hồi đáp dụng hộ vấn đề nhi bất dẫn khởi tiêu tức phiếm lạm. Tha đề cung toán pháp quản đạo lai hồi đáp kỹ thuật vấn đề, tịnh thả bộ thự thành bổn đê, chỉ nhu LLM mô hình mãn túc 4 cá đặc điểm tựu năng hồi đáp đại bộ phân dụng hộ vấn đề. Hồi hương đậu tại vận hành đích tràng cảnh trung năng cú xử lý các chủng vấn đề, tịnh thả hoan nghênh gia nhập tha môn đích vi tín quần thể nghiệm tối tân bản bổn.
© 2024 AIbaseBị án hào: Mân ICP bị 08105208 hào -14