这是一个基于Mojo编写的Llama 2实现，旨在显著提升推理速度，充分利用Mojo语言的优势，支持Llama 2模型，并采用优化的内存管理，便于在各种环境中使用。
llama2.scala是Andrej Karpathy的llama2.c在Scala 2中的移植，提供了一种在一个文件中实现Llama 2推理的方式。
llama2.zig是一个用纯Zig编写的项目，旨在提供Llama 2模型的推理功能。它的设计强调高性能和易用性，所有功能都封装在一个文件中，方便用户直接运行或集成到其他Zig项目中。
Confident AI是一个综合性的LLM评估平台，提供14种以上的指标来运行LLM实验，管理数据集，监控并整合人类反馈，以自动改进LLM应用。它与DeepEval协作，支持任何用例。
一个用Rust开发的本地LLM接口工具，支持多平台(Mac/Windows/Linux)的CPU和GPU运行。特色是提供了级联提示工作流(Cascading Prompt Workflow)系统，能将LLM的概率性输出转换为确定性信号，大幅提高输出可靠性。
llama2.go是一个基于LLAMA-2模型的纯Go语言实现，提供高性能的机器学习功能，易于集成，支持多种数据格式，适合在Go项目中使用。
