Llama 2性能优化

Llama 2 Everywhere (L2E) 是一个友好的llama2.c的分支，旨在使Llama 2 LLM架构能够在各种设备上兼容运行，从Chromebook到企业高密度单核部署。该项目提供了多种构建目标，利用不同的库和工具来提高性能和可移植性，确保用户能够在不同的环境中高效使用Llama 2。

一个交互式指南，涵盖了提示工程和最佳实践，专为与大型语言模型（LLM）工作的开发者、研究人员和爱好者设计。

llama2.cpp 是一个高效的推理库，专为 C++ 开发，支持 CPU 计算，并且未来将支持 CUDA 和 AVX512，旨在提供高效的 Llama 2 模型推理体验，方便集成到各种 C++ 项目中。

bunny-llama 是一个基于 llama.cpp 的开发工具，结合 bun.sh 和 llama.cpp bindings，支持热模块重载，允许开发者在应用运行时实时修改代码，无需手动重启，极大提升开发效率。

这是一个完整的管道，用于在消费硬件上使用LoRA和RLHF微调Alpaca LLM。基于Alpaca架构实现人类反馈的强化学习（RLHF），基本上是ChatGPT的一个变体，但使用的是Alpaca。

ChatLLM 是一个基础知识库，旨在帮助用户轻松使用大型语言模型（LLM）。它提供生产级的API，支持前后端分离，并兼容多种LLM模型，如文心一言和讯飞星火。该项目易于集成和扩展，具有友好的用户界面，方便开发者和用户使用。