提示组合与重用

Composable Prompts是一个顶尖平台，旨在快速构建、测试和部署基于大型语言模型（LLMs）的任务和API。它为LLMs的世界带来了组合、模板、测试、缓存和可视化等功能，使开发者能够高效地创建强大的提示，重用它们，并在不同环境中进行测试。同时，它通过智能缓存优化性能和成本，并允许轻松切换模型和运行环境。

GradientJ旨在使NLP应用更易获取，提供创建、微调和管理NLP应用的综合解决方案，充分利用大语言模型的能力。

Zenbase Core是一个专为软件工程设计的自动化提示工程库，旨在将斯坦福NLP的DSPy项目研究成果转化为实际工程需求，帮助开发者在生产环境中高效部署和优化提示功能。

Prompt Manager Pro 是一款用于编写和维护现代应用提示的工具，帮助用户轻松开发、测试和集成提示模板。

本项目提供与大型语言模型（如OpenAI的GPT-4）互动的技巧和窍门，帮助用户设计有效的提示，并优化模型的响应质量。

Zeno Build旨在帮助开发人员快速构建、比较和迭代使用大型语言模型应用的工具，提供简单的代码示例和实验管理功能。

CodeGPT.nvim是一个用于Neovim的插件，提供与ChatGPT进行交互的命令，可以生成代码片段并进行调试。

LMDeploy是一个开源的大模型部署工具，旨在将复杂模型高效地部署到生产环境中，特别适合急需将AI大模型推向市场的团队。它提供了一系列功能，包括模型量化、推理加速、动态调度、硬件适配和服务封装，帮助用户快速集成和扩展大模型能力。

只依赖pytorch、transformers、numpy、tensorboardX，专注于文本分类、序列标注的极简自然语言处理工具包

llm-chain是一个强大的Rust库，用于构建大语言模型中的链，能够高效地进行文本摘要和处理复杂任务。

LLM Compressor 是一个专注于大型语言模型压缩的工具库，支持训练中和训练后的压缩技术。它与 PyTorch 和 HuggingFace Transformers 兼容，设计灵活易用，便于快速实验。此外，它还专门为 vLLM 提供量化优化功能，支持将 Hugging Face 格式的模型转换为 safetensors 格式，特别适用于量化 Hugging Face 上新发布的小模型。通过集成多种压缩算法（如 GPTQ、SparseGPT 和 SmoothQuant），LLM Compressor 在保持模型精度的同时，显著提升推理效率和资源利用率。

CopilotKit是一个将应用程序与大型语言模型(LLMs)连接的工具，提供强大的AI产品集成，转化为可即插即用的React组件，支持开源和完全自定义。

vLLM是一个开源的高效语言大模型服务系统，专注于提升推理速度和效率。它通过创新的内存管理和调度技术，优化了键值缓存（KV cache）的动态增缩和碎片化问题，显著提高了吞吐量并降低了延迟。vLLM支持多种语言模型，适用于高吞吐量的深度学习任务和大规模语言模型的部署。其设计简洁，开源社区支持强大，文档友好，特别适合需要高效推理能力的项目。

一个集合了优秀 GPT 提示的项目，旨在帮助用户更好地利用 GPT 技术。该项目提供了多种高质量的提示，支持不同场景的应用，易于使用和集成，并且是开源的，欢迎贡献和讨论。

为视觉-语言模型（例如CLIP）提供精心策划的Prompt/Adapter学习方法列表，包含最新的研究进展和代码实现，促进模型的高效学习和应用

TensorZero是一个开源基础设施，旨在支持生产级、可扩展和复杂的大型语言模型（LLM）系统。它集成了推理、可观测性、优化和实验功能，支持多步骤LLM系统，并通过ClickHouse数据仓库实现实时、可扩展且开发者友好的分析。

LLMPlus是一个Python包，旨在帮助开发者使用本地的大型语言模型（LLMs）来构建AI应用。它提供了简洁的接口，以便进行提示工程，支持加载LLM模型、嵌入模型和向量数据库的类。通过自定义提示工程和RAG技术，开发者可以轻松创建LLM应用。

Sierra是一个专为企业设计的对话式AI平台，旨在通过智能、富有同理心的AI代理提升客户体验。该平台提供24/7支持，能够处理复杂问题，并通过分析不断优化客户互动。