加速语言模型

Unsloth Zoo是一个提供用于Unsloth的实用工具库，旨在支持免费微调和加速大型语言模型，帮助开发者更高效地使用和优化语言模型。

H2O LLM Studio是一个用户友好的图形界面工具，允许用户轻松微调大型语言模型（LLM），无需编程技能。

LMQL是一种专门为大型语言模型(LLMs)设计的查询语言，结合了自然语言提示和Python的表达能力。它提供了约束、调试、检索和控制流等功能，以便于与LLMs的交互。

这是一个集合了Python实现的机器学习项目的平台，按照框架、可视化、自然语言处理等多个类别进行分类，并根据每个项目的star数进行排序，方便用户发现和使用热门项目。数据每周更新一次，确保信息的时效性和准确性。

Grok-1是xAI推出的开源大语言模型，拥有3140亿参数，适用于NLP任务，并提供JAX示例代码，便于加载、运行和微调。

FlexGen: 针对面向吞吐量的场景在单个 GPU 上运行大型语言模型，旨在提高模型的运行效率和简化部署过程。

在本地计算机上微调 LLAMA-v2（或任何其他 LLM）的最简单方法，提供用户友好的界面和高效的训练过程，支持多种语言模型，方便用户上传数据并进行微调。

是一种通过减少内存带宽需求来增强语言大模型效率的技术。它无需对预训练或微调进行更改，可以显著减少注意力内存需求，而不会影响准确性。

LLMTuner 是一个专为大语言模型设计的指令调优工具，支持全量参数微调、LoRA 和 QLoRA，旨在提升模型的指令响应能力和优化微调过程。

Taylor AI 是一个高效的工具，旨在帮助用户在几分钟内微调开源大语言模型（如Llama2、Falcon等）。它让用户专注于实验和构建更好的模型，而不用花时间在繁琐的Python库上或跟进每一个开源LLM的更新。同时，用户拥有自己的模型，提升了数据安全性和控制权。

《对齐手册》主题是如何使用不同技术来微调语言模型，以使其更符合人类和AI的偏好。

一种超高效的微调方法，旨在扩展预训练大型语言模型 (LLM) 的上下文大小，而无需巨大的计算成本。它使用稀疏局部注意力替代密集全局注意力，显著节省计算量，同时在训练过程中只需两行代码即可实现，推理时可选。结合可训练的嵌入和归一化，增强LoRA的有效性，并在7B/13B到70B的LLaMA2模型上表现出强大的性能。此外，LongLoRA兼容FlashAttention-2等现有技术，并创建了LongQA数据集用于监督微调，包含超过3000个长上下文问答对。

API for Open LLMs 是一个为开源大语言模型提供统一后端接口的项目，支持多种开源大模型的调用，旨在简化与大语言模型的交互体验。通过提供类似于 OpenAI 的 API 使用方式，开发者能够更方便地集成和利用大语言模型的能力。

Hamilton是一个可扩展的通用微框架，用于定义数据流。您可以使用它构建数据框、numpy矩阵、Python对象、机器学习模型等。

Denvr AI Cloud是一个高性能的云基础设施提供商，专门为人工智能、机器学习和高性能计算等计算密集型应用而设计。它提供多种服务，包括Denvr AI Cloud、Denvr VM（虚拟机即服务）和Denvr Metal（裸金属即服务），以满足不同用户的需求。用户可以通过申请免费试用来开始使用，利用其高性能的云基础设施，开发者和数据科学家可以即时访问最佳GPU和一键式应用包，支持主要的AI/ML框架和工具。同时也支持定制化的容器化应用包，提升效率。平台还提供自助服务、透明定价和专家支持，以增强用户体验。

LLamaFlow是一个基于TypeScript的工具包，旨在与基于聊天的大型语言模型（LLM）进行高效交互。它在标准聊天完成API的基础上增加了结构化支持，并提供类型安全性验证、自定义内容验证hook，以及改进的发送和接收聊天消息API。同时，LLamaFlow还具备文本分割功能，以便有效处理Token限制，确保与模型的交互更加流畅和准确。

sktime 是 Python 中用于时间序列分析的库。它为多个时间序列学习任务提供了一个统一的界面，包括时间序列分类、回归、聚类、注释和预测。

Anyscale是一个统一的计算平台，旨在利用Ray简化可扩展AI和Python应用的开发、部署和管理。用户可以轻松地开始使用Anyscale端点进行服务和微调开源大型语言模型（LLMs）。