LLM 笔记开源项目 – 深入学习模型推理与框架分析

llama-cli是一个用Go语言编写的自托管解决方案，提供简单的LLaMA/alpaca模型API和命令行界面（CLI）。它允许用户在本地环境中托管和交互LLaMA/alpaca模型，并支持将这些模型集成到自定义应用程序中进行推理。该项目以高性能和高效为目标，适合在各种环境中部署。

LLaMA.go是一个LLaMA模型的纯Go实现，类似于llama.cpp，但完全用Go编写。

该项目是基于论文《Predicting Human Brain States with Transformer》的代码实现，旨在通过时间序列Transformer模型预测人类脑状态。模型使用功能性磁共振成像（fMRI）数据，训练于人类连接组项目（HCP）的高质量静息态fMRI数据上，能够基于21.6秒的fMRI数据，准确预测未来约5.04秒的脑状态。项目支持单状态预测和时间序列预测，评估指标包括均方误差（MSE）和Spearman相关系数。

该项目实现了在浏览器中进行文本情感检测，基于先进的Transformer NLP模型，支持多种情感标签，能够实时分析用户输入的文本情感，适用于多种Web应用场景。

One-YOLOv5 是一个基于 OneFlow 后端的 YOLOv5 实现，旨在提升目标检测模型的训练速度和效率，特别适用于资源受限的环境。它兼容 OneFlow 后端，优化了模型训练时间，支持多种数据集格式，并提供详细的性能分析和优化方法，帮助用户提高模型生产率。

YaRN是一个高效的上下文窗口扩展工具，旨在提高大型语言模型的上下文处理能力。

Meta Lingua 是一个轻量级、高效且易于修改的大型语言模型（LLM）研究代码库，专为研究者设计，支持模型训练和推理。其核心特点是使用易于修改的 PyTorch 组件，方便研究者尝试新的架构、损失函数和数据集。Meta Lingua 提供端到端的训练、推理和评估功能，模块化设计使其具有高度可重用性和灵活性，能够快速迭代和验证新概念。

Tree of Thoughts (ToT) 是一个强大而灵活的算法，能将模型推理能力提升多达70%。该插件式版本允许用户连接自己的模型，体验超智能的推理能力。

Chess Transformers是一个基于Transformer模型的国际象棋AI项目，旨在通过先进的深度学习技术，让机器能够掌握国际象棋的策略和技巧。该项目使用了超过1亿个棋局数据点进行训练，提供了4种不同架构的Transformer模型，以满足不同需求。用户可以通过该项目训练AI模型，分析棋局，优化策略，并与其他棋手进行在线对弈。

Memory Layer for Transformers是由Meta引入的一种内存层技术，旨在增强Transformer模型的推理能力，并使其在接近极限带宽的速度下运行。该技术通过在模型结构中嵌入可训练的键值对，仅在需要时激活少量内存单元，从而减少计算开销。它能够显著提高模型在编程任务（如HumanEval和MBPP）中的准确性，并在相同计算能力下实现与更大规模密集模型相当的性能。

基于 MLX 框架的 Silicon LLM 训练和推理工具包，简化了在 Apple Silicon 上训练和运行大语言模型的过程，旨在为开发者提供高效、易用的工具，以应对资源有限的设备上的大语言模型需求。

Simple Transformers 是一个旨在简化使用最新 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、XLNet、XLM 和 DistilBERT）进行多类文本分类等任务的库。它提供了易于使用的接口，使得模型训练、评估和预测过程更加便捷，适合快速原型开发和实验。

metaseq是一个用于训练和评估大型序列模型的框架，旨在简化和加速大规模模型的开发过程。

微软推出的Phi-3CookBook是一个关于Microsoft开发的Phi-3模型的教程，提供了如何开始使用Phi-3模型的详细指南和示例，并指导用户在不同的硬件和平台上进行推理和微调。

llm.mojo是Andrjey Karpathy将大型语言模型(LLM)最小化代码移植到Mojo编程语言的版本，旨在提供高效的模型推理和简化的学习体验。