pair开源项目

liteLLM是一个开源库，旨在简化LLM（大语言模型）的完成和嵌入调用。它提供了一个方便易用的接口，使得调用不同的LLM模型变得更加简单。用户只需导入'litellm'库并设置必要的环境变量（如OPENAI_API_KEY和COHERE_API_KEY），即可创建Python函数并使用liteLLM进行LLM完成调用。此外，liteLLM还提供了一个演示平台，用户可以在其中编写Python代码并查看输出，从而比较不同的LLM模型。

最新发布的语言模型，包括编程模型和数学模型，性能更强，支持128K上下文，能生成最多8K的内容。

Llama已然是最领先的开源大模型LLM，下载量接近3.5亿次，需求巨大，适用于各种自然语言处理任务。

Eternity AI是印度理工学院帕特纳分校的一个研究项目，旨在构建一个以人为本的语言模型，能够通过访问实时互联网来模拟人类行为，减少幻觉，并在超过10万个行为参数上进行训练。

InstantLLM是一个移动应用和Python包，旨在通过简单的几行代码，实现语言模型的快速和轻松集成。

提出一种高效的基于Intel GPU的LLM推理解决方案。通过简化LLM解码器层的结构，融合数据移动和逐元素操作，降低内存访问频率和系统延迟。同时，提出一种段KV缓存策略，将请求和响应token的键/值存储在不同的物理内存中，以有效管理设备内存，提高运行批处理大小和系统吞吐量。在Intel GPU上实现了该解决方案，并与标准的HuggingFace实现进行了比较，对于一些流行的LLM模型，在Intel GPU上实现的解决方案的令牌延迟降低了7倍，吞吐量提高了27倍。

DeepSeek-V3 的Q4_k_m 量化版本，大小比原本的小一半，兼容性强，适用于多种环境，提升处理效率，同时保留大部分原始模型性能。

长颈鹿版LongLLaMA是一个专门针对上下文长度达到100K的情况下，保持模型性能的研究项目。它提出了一种新的训练目标，以有效处理长文本中的相关与无关的key-value空间结构，从而解决模型的分心问题，确保在处理超长文本时的高效性和准确性。

CodeFuse-ModelCache 是一个开源的语义缓存系统，通过缓存已生成的模型结果，显著降低类似请求的响应时间，从而提升用户体验。该系统支持大规模模型的查询，易于集成到现有应用程序中，帮助开发者优化性能和提升效率。

Moodiary 是一款跨平台的现代化日记应用，支持 Android、iOS、Windows、MacOS 和 Linux（测试阶段）。它提供了丰富的编辑功能，包括 Markdown 编辑器、富文本编辑、纯文本模式和手绘功能。此外，Moodiary 还支持多媒体内容，如图片、音频、视频和涂鸦绘画。数据管理方面，它提供了全文搜索、标签分类、自定义主题和字体定制等功能。安全特性包括本地加密、生物识别解锁、数据导出备份和 WebDAV 同步。Moodiary 还具备智能辅助功能，如情感分析、智能问答、本地 NLP 处理和轨迹地图，所有数据处理均在本地进行，确保用户隐私安全。

ChatGPT提示评估器是一种用于评估与ChatGPT配合使用的提示的工具，包含第二个过滤语言模型，以增强安全性和有效性。

一个基于AI的虚拟艺人项目，旨在创建高质量的虚拟形象和互动体验。

FastMCP是一个快速构建Model Context Protocol(MCP)服务器的Python框架，提供了简洁的API接口来构建LLM上下文服务。它支持工具函数、资源访问、提示词模板等功能，特别适合为Claude等LLM应用提供数据和功能支持。

GoatCounter 是一个开源的网页分析工具，旨在提供简单、隐私友好的网站访问统计。它强调用户隐私，允许用户自由使用和修改，提供友好的界面和自定义事件跟踪功能，且轻量级，不影响网站性能。

DB-GPT是一款AI原生数据应用开发框架，支持本地化部署，不依赖外部服务器或云服务，确保数据隐私和安全性。它具备多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、Multi-Agents框架协作等功能，助力企业数字化转型与业务增长。DB-GPT在自然语言转SQL准确率达92.8%，并在TPC-H基准测试中超越GPT-4大模型。