替代LLM API调用

Logos Shift 提供一个简单的方式来替换昂贵的LLM API调用，自动采用经过定制后的更小更快的模型，有效提升模型调用效率并简化管理流程。

《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能》配套代码，提供了大语言模型的实现与分析，展示了线性回归与语言模型之间的关系，并支持多种数据集与训练配置，易于扩展与自定义。

Navan.ai是一个无代码平台，允许开发者和企业在几分钟内构建和部署计算机视觉AI模型，节省高达85%的开发时间和成本。用户可以通过nStudio快速构建模型，通过nCloud将模型部署到云端，并获得推理API。此外，用户还可以选择使用预训练的视觉AI模型，如人脸检测等。

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。

Keywords AI是一个提供高质量、低成本替代方案的LLM API，用户可以通过注册免费试用API密钥，体验其测试平台和聊天机器人功能。

这是一个众包AI计算的平台，能让你把各种设备汇聚起来，变成强大的AI平台，就像把零散的积木拼成一个超级机器人，无论是个人还是团队都能轻松部署和管理AI模型，还不用担心隐私问题，完全免费。

Keebo 是一款完全自动化的数据仓库和分析优化工具，旨在为数据团队节省时间、提升性能并节约成本。它实时学习和适应工作负载变化，优化云数据仓库和查询，团队无需任何努力。数据在仓库内保持安全，所有结果都在KPI仪表板中跟踪。

基于AutoDL快速部署开源大模型，提供完整指南，包括环境配置、部署和微调，助你轻松掌握各类大模型应用

OtterTune是一个利用AI技术对运行在Amazon RDS和Aurora上的MySQL和PostgreSQL数据库进行优化的工具。它能够将性能提高至4倍，并将成本降低50%。OtterTune监控并优化数据库的各种参数，包括调节项、资源、索引、表、查询、自清理等。

基于FastAPI、MLflow和Streamlit的数字识别模型的完整部署实例，提供高性能API、模型管理和交互式界面，支持模型的训练和预测。

Prompt Token Counter是一个在线工具，旨在帮助用户计算OpenAI模型和提示中的token数量，帮助用户保持在使用模型时的token限制内，并有效管理成本。用户可以通过理解所用OpenAI模型的token限制，预处理提示，计算提示中的token数量，并在需要时调整提示。

这是一个包含各种优秀LLM代理的综合列表，旨在提供详细的描述和用例，定期更新新的代理和工具，并根据功能和应用对代理进行分类。