JAX性能监控

JAX Synergistic Memory Inspector是一个用于检查JAX程序内存使用情况的工具，旨在优化性能。它可以帮助开发者识别内存瓶颈和低效之处，提供有关JAX张量的分配和释放的深入见解，能够与JAX工作流程无缝集成，并提供关于内存使用情况的详细报告和统计信息。

用Llama-3.1 70b在Groq上创建类似o1的推理链，旨在通过可视化步骤提升大型语言模型(LMM)的推理能力，使其能够“思考”并解决通常难倒领先模型的逻辑问题

mlx-llm是基于苹果MLX框架的一个应用平台，旨在为用户提供一个运行和测试语言模型的环境。它支持多种语言模型，并提供交互式实验环境，使得机器学习实验和原型开发变得更加高效。用户可以轻松集成和扩展功能，进行模型输出的可视化和调试，满足各种实验需求。

一个Python库，可轻松跟踪和可视化LLM的提示和输出。用户可以识别有效的策略，高效解决问题，并确保可重复的工作流程。

String Theories是一个用于记录和存储思维的平台，用户可以通过自然语言与自己的想法进行对话和搜索，帮助他们更好地理解和记住自己的思考。

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。