aisuite是吴恩达开源的Python库，旨在提供一个统一接口，让开发者可以轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。支持OpenAI、Anthropic、Azure、Google等主流AI服务，使用类似OpenAI的接口设计，使得开发者能够无缝切换不同的LLM提供商进行测试和对比，无需修改代码。
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。
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。
Boss Copilot是一个基于AI的应用，作为您的助手，帮助创建大型语言模型应用。它使用多个代理相互协作，处理各种任务。用户只需安装Chrome扩展并启用即可，激活后可以提示AI代理执行工作流程、任务和代码，同时可以与ChatGPT沟通，利用GPT4的强大功能来完成项目。
Toolhouse是一个云基础设施平台，旨在为大型语言模型（LLMs）提供动作和知识，简化函数调用过程，仅需三行代码即可实现。
一个用于端到端架构和大语言模型（LLM）的项目，旨在简化和优化开发过程。
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。
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。
Differentiable Adaptive Merging (DAM) 自动化合并多个具有独特能力的大语言模型（LLM），优化模型间的平衡，以提高数据效率和降低计算成本。DAM 超越传统和进化方法，提供可扩展的解决方案，适用于多样化的 AI 系统。
Aquila语言大模型是在中英文高质量语料基础上从0开始训练的开源语言模型，具备更高效的训练效率和优秀的性能。
开源语言模型集合：汇集了各种开源语言模型的资源，旨在推动自然语言处理技术的发展，强调模型的透明度和可访问性，方便研究人员和开发者使用
