大猩猩

DeepEval

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#80

开源框架，旨在评估大型语言模型（LLMs）。它允许开发者参与并改善评估过程，从而提升LLMs的性能和可靠性。DeepEval是一个开源框架，旨在评估大型语言模型（LLMs）。它允许开发者参与并改善评估过程，从而提升LLMs的性能和可靠性。

LlamaFactory

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#12

GitHub仓库，专注于对100多种大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）进行统一和高效的微调。它旨在简化AI领域研究人员和开发人员的微调过程。LlamaFactory是一个GitHub仓库，专注于对100多种大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）进行统一和高效的微调。它旨在简化AI领域研究人员和开发人员的微调过程。

Petals

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#102

开源项目，使用户能够使用类似BitTorrent的方法在家中运行大型语言模型（LLMs）。与传统的卸载方法相比，它提供了更快的微调和推理。Petals是一个开源项目，使用户能够使用类似BitTorrent的方法在家中运行大型语言模型（LLMs）。与传统的卸载方法相比，它提供了更快的微调和推理。

Ragas LLM 评估工具

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旨在增强 LLM 应用评估的工具。它为开发者提供了一个平台，以贡献和改进他们的应用，促进 AI 开发中的协作和创新。Ragas 是一个旨在增强 LLM 应用评估的工具。它为开发者提供了一个平台，以贡献和改进他们的应用，促进 AI 开发中的协作和创新。

FlashInfer

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专为服务大型语言模型 (LLMs) 设计的内核库。它促进了 LLM 的高效部署和管理，使开发者能够通过 GitHub 贡献和增强其功能。FlashInfer 是一个专为服务大型语言模型 (LLMs) 设计的内核库。它促进了 LLM 的高效部署和管理，使开发者能够通过 GitHub 贡献和增强其功能。

MLX LM

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#162

GitHub项目，旨在利用MLX框架简化大型语言模型（LLMs）的运行。它允许开发者参与其开发并增强其功能。MLX LM是一个GitHub项目，旨在利用MLX框架简化大型语言模型（LLMs）的运行。它允许开发者参与其开发并增强其功能。

mlc-llm

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通用的 LLM 部署引擎，利用机器学习编译来简化部署过程。它旨在提高在各种平台上部署大型语言模型的效率和可扩展性。mlc-llm 是一个通用的 LLM 部署引擎，利用机器学习编译来简化部署过程。它旨在提高在各种平台上部署大型语言模型的效率和可扩展性。

vLLM

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#23

高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎，专为大型语言模型（LLMs）设计。它在优化性能的同时最小化资源使用，使其适用于人工智能和机器学习的各种应用。vllm-project/vllm 是一个高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎，专为大型语言模型（LLMs）设计。它在优化性能的同时最小化资源使用，使其适用于人工智能和机器学习的各种应用。