mergekit:合并预训练LLM的工具。 llm-engineer-toolkit工具库GitHub仓库:https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit
https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit 这个由 KalyanKS-NLP 创建的仓库,精心整理了超过 120 个 LLM 相关的库,并按照类别进行了分类。无论是训练、推理、应用开发,还是数据提取、安全评估,你都能在这里找到对应的工具。 unsetunset大模型工具划分unsetunset 🚀 LLM Training:专注于 LLM 训练和微...
RKLLM Runtime 主 要 负 责 加 载 RKLLM-Toolkit 转换得到的 RKLLM 模型，并在 RK3576/RK3588 板端通过调用 NPU 驱动在 Rockchip NPU 上实现 RKLLM 模型的推理。在推理 RKLLM 模型时，用户可以自行定义 RKLLM 模型的推理参数设置，定义不同的文本生成方式， 并通过预先定义的回调函数不断获得模型的推理结...
今天,我们要介绍的 GitHub 仓库——LLM Engineer Toolkit,或许能成为你的得力助手! https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit 这个由 KalyanKS-NLP 创建的仓库,精心整理了超过 120 个 LLM 相关的库,并按照类别进行了分类。无论是训练、推理、应用开发,还是数据提取、安全评估,你都能在这里找到对应的...
用于快速评估的 toolkit:https://github.com/HowieHwong/TrustLLM 具体来说,他们按照以下方式应对上述三个挑战:(1)首先,他们基于全面的文献综述提出了一套评估大型语言模型(LLMs)可信度的指导原则。为了探究 LLMs 的可信度,他们融合了⼈工智能、机器学习、数据挖掘、⼈机交互(HCI)和网络安全等领域的知识。他们...
https://docs.openvino.ai/2024/index.html OpenVINO™ AI解决案例和演示 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_build_deploy 反馈意见及上报问题 https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenvinotoolkit%2Fopenvino%2Fissues%2Fnew%2Fchoose...
cuda安装:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Python: 3.8 – 3.12 3、安装方式 conda安装:无法正常加载NCCL库,目前不推荐[5][6]。 pip安装:pip install vllm docker安装:vLLM提供官方镜像,Docker Hub asvllm/vllm-openai. 3、vLLM 0.6以后的提升 ...
conda create -n profiling python=3.11.7 conda activate profiling pip install -r requirements.txt pip install -e ~/profiling-toolkit/src/benchmarking/lm-evaluation-harness pip install -e ~/profiling-toolkit/src/profiling/bias_bench 🧰 Usage 📊 Profiling LLMs To profile a given LLM the follow...
EmbedJs is an Open Source Framework for personalizing LLM responses. An ultimate toolkit for building powerful Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Large Language Model (LLM) applications with ease in Node.js. Comprehensive guides and API documentation are available to help you get the most out...
[CL] LitLLM: A Toolkit for Scientific Literature Review O网页链接 LitLLM是一种用于科学文献综述的工具包,通过使用大型语言模型(LLM)进行检索增强生成(RAG)原则、专门的提示和指令技术来解决现有工具的局限性。该系统首先通过总结用户提供的摘要生成关键词,从而启动网页搜索以检索相关论文。然后,系统根据用户提供的...