2025 Лучших StreamingLLM Альтернативи
-
Высокопроизводительный и экономичный по памяти механизм вывода и обслуживания для LLMs
-
EasyLLM — это проект с открытым исходным кодом, который предоставляет полезные инструменты и методы для работы с большими языковыми моделями (LLM), как с открытым, так и с закрытым исходным кодом. Начните работу мгновенно или ознакомьтесь с документацией.
-
Для ускорения вывода LLMs и улучшения восприятия LLMs ключевой информации сжимаем подсказку и KV-кэш, что дает сжатие до 20x при минимальной потере производительности.
-
LazyLLM: Low-code для мультиагентных LLM-приложений. Создавайте, итерируйте и развертывайте сложные ИИ-решения быстро — от прототипа до продакшена. Сосредоточьтесь на алгоритмах, а не на инжиниринге.
-
LMCache — это открытая сеть доставки знаний (KDN), которая ускоряет работу приложений на основе больших языковых моделей (LLM) за счёт оптимизации хранения и извлечения данных.
-
Интеграция больших языковых моделей и чатов в веб-браузеры. Все работает внутри браузера без поддержки сервера.
-
Революционизируйте разработку LLM с помощью LLM-X! Интегрируйте большие языковые модели в ваш рабочий процесс с помощью безопасного API. Повысьте продуктивность и раскройте возможности языковых моделей для ваших проектов.
-
ManyLLM: Объедините и защитите свои локальные LLM-процессы. Рабочее пространство с приоритетом конфиденциальности для разработчиков и исследователей, поддерживающее совместимость с OpenAI API и локальный RAG.
-
Flowstack: Мониторинг использования LLM, анализ затрат и оптимизация производительности. Поддержка OpenAI, Anthropic и других.
-
SmolLM — это серия передовых небольших языковых моделей, доступных в трех размерах: 135M, 360M и 1.7B параметров.
-
Проект TinyLlama - это открытая инициатива по предварительному обучению модели Llama с 1,1 млрд параметров на 3 триллионах токенов.
-
LLaMA Factory — это платформа с открытым исходным кодом для дообучения больших языковых моделей с минимальным количеством кода. Она объединяет в себе популярные методы дообучения, используемые в отрасли, и поддерживает дообучение моделей без кода через веб-интерфейс.
-
С легкостью находите, сравнивайте и ранжируйте крупные языковые модели с помощью LLM Extractum. Упростите процесс выбора и стимулируйте инновации в приложениях ИИ.
-
Надежная и модульная подсказка LLM с использованием типов, шаблонов, ограничений и оптимизирующей среды выполнения.
-
Тысячи разработчиков используют Streamlit в качестве своей основной платформы для экспериментов и создания приложений генеративного ИИ. Создавайте, развертывайте и делитесь приложениями, работающими на LLM, так же быстро, как ChatGPT может выполнять вычисления!
-
OneLLM — ваша сквозная платформа без кода для создания и развертывания LLM.
-
LM Studio — это удобное настольное приложение для экспериментов с локальными и открытыми большими языковыми моделями (LLM). Кроссплатформенное настольное приложение LM Studio позволяет скачивать и запускать любую ggml-совместимую модель с Hugging Face, а также предоставляет простой, но мощный пользовательский интерфейс для настройки моделей и выполнения инференса. Приложение задействует ваш GPU по возможности.
-
Llamafile — проект команды Mozilla. Он позволяет пользователям распространять и запускать модели крупного языкового обучения, используя один кроссплатформенный файл.
-
Laminar - это платформа для разработчиков, которая объединяет оркестровку, оценку, данные и наблюдаемость, чтобы дать разработчикам ИИ возможность создавать надежные приложения LLM в 10 раз быстрее.
-
Crawl4LLM: Интеллектуальный веб-сканер для данных LLM. Получайте высококачественные данные с открытым исходным кодом в 5 раз быстрее для эффективного предварительного обучения ИИ.
-
WordLlama — это утилита для обработки естественного языка (NLP), которая перерабатывает компоненты из больших языковых моделей (LLM) для создания эффективных и компактных представлений слов, аналогичных GloVe, Word2Vec или FastText.
-
Проект LlamaEdge позволяет с легкостью запускать приложения для инференса LLM и создавать API-сервисы, совместимые с OpenAI, для локального использования моделей серии Llama2.
-
PolyLM — революционная многоязычная большая языковая модель (LLM), поддерживающая 18 языков, превосходно справляющаяся с различными задачами и имеющая открытый исходный код. Идеальное решение для разработчиков, исследователей и бизнеса, нуждающихся в многоязычной поддержке.
-
Создавайте собственные AI модели с легкостью, используя Ludwig. Масштабируйте, оптимизируйте и экспериментируйте без лишних усилий благодаря декларативной конфигурации и контролю экспертного уровня.
-
Откройте для себя StableLM — открытую языковую модель от Stability AI. Генерируйте высокопроизводительный текст и код на персональных устройствах с помощью небольших и эффективных моделей. Прозрачная, доступная и поддерживаемая технология ИИ для разработчиков и исследователей.
-
LLM Outputs выявляет галлюцинации в структурированных данных от LLMs. Он поддерживает форматы JSON, CSV, XML. Предлагает оповещения в реальном времени, легко интегрируется. Нацелен на различные варианты использования. Имеет бесплатные и корпоративные планы. Гарантирует целостность данных.
-
Используйте OpenAI для вызова всех API LLM. Используйте Bedrock, Azure, OpenAI, Cohere, Anthropic, Ollama, Sagemaker, HuggingFace, Replicate (свыше 100 LLM)
-
Семантическая маршрутизация представляет собой процесс динамического выбора наиболее подходящей языковой модели для данного входного запроса на основе его семантического содержания, сложности и намерения. Вместо применения единой модели для всех задач, семантические маршрутизаторы анализируют входные данные и перенаправляют их к специализированным моделям, оптимизированным для конкретных предметных областей или уровней сложности.
-
Изучите InternLM2, ИИ-инструмент с открытыми моделями! Достигайте высоких результатов в задачах с большим контекстом, рассуждениях, математике, интерпретации кода и творческом письме. Откройте для себя его универсальные приложения и мощные возможности использования инструментов для исследований, разработки приложений и взаимодействия в чате. Обновите свой ИИ-ландшафт с помощью InternLM2.
-
RankLLM: Python-инструментарий для воспроизводимого LLM-переранжирования в исследованиях информационного поиска. Ускоряйте проведение экспериментов и разворачивайте высокопроизводительные списковые модели.