Cursive是一个直观的Python大型语言模型（LLM）框架，旨在简化与LLM的交互，支持多种模型和任务，提供高效的数据处理能力和灵活的API设计，适用于各种应用场景。
PyLLMCore是一个提供与大型语言模型轻量级接口的Python库，旨在简化与LLM的交互，使开发者能够轻松集成和使用各种语言模型。
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。
为ChatGLM/LLaMA等多种LLM提供了一个好用的基于PDF问答的图形界面，用户可以通过上传PDF文件与模型进行交互，获取所需的信息，界面友好，操作简单，适合各类用户使用。
一个Python应用开发框架，可以在几分钟内构建类似ChatGPT的用户界面，支持多种元素管理和云部署，适合快速开发和部署聊天机器人及互动应用。
Chat UI是为大型语言模型（LLM）应用设计的聊天界面组件库，提供预构建的聊天组件，支持高度定制化，易于与各种LLM后端进行集成，帮助开发者快速构建用户友好的聊天界面。
Ludwig v0.8是一个开源的低代码框架，旨在帮助开发者轻松构建先进的机器学习模型，特别是优化用于使用私有数据构建定制的大型语言模型（LLM）。它提供了一种声明式接口，使得模型的构建过程更加高效和简便。
智能优化版Llama.cpp：基于原版Llama.cpp的克隆项目，它增加了最先进的量化技术，并针对CPU性能进行了改进，使得在处理大型语言模型时更加高效
PlugBear是一款能够快速将大型语言模型（LLM）应用连接至多种沟通渠道的工具，如Slack、Discord、Zendesk和电子邮件。它支持多种LLM应用构建器和框架，包括OpenAI的GPT、LangChain等，帮助用户轻松集成和管理AI聊天机器人。
Backtrack Sampler是一个易于理解的框架，用于大型语言模型采样，能够撤销和修改生成的Token，适合实验和研究用途。
Open Interpreter 是一个可以在本地命令行中运行的代码解释器，它允许大型语言模型（LLM）在本地执行代码，支持多种编程语言并提供便捷的命令行界面。
EvolKit是一个创新框架，旨在自动增强用于微调大型语言模型（LLMs）指令的复杂性。
一个用于语言信息思维的计算框架，通过概率程序与自然语言相结合，破解世界模型。
