Llama2嵌入服务

一个基于FastAPI的Llama2嵌入服务，旨在提供高效的文本嵌入功能。该服务通过RESTful API接口，支持多种输入格式，能够快速生成文本嵌入，方便用户集成到现有的应用程序或机器学习管道中。

Embedefy简化了获取嵌入的过程，使得增强各种AI应用变得更加容易。它提供了一个简单的API来检索文本的嵌入，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索等多种AI应用。此外，Embedefy的PostgreSQL扩展允许用户从数据库中直接访问嵌入，无需构建和维护额外的应用程序。

Giskard是一个开源测试框架，专为生成式AI和机器学习模型设计。它集成了130多种评估指标，支持自动化检测生成内容的事实性、安全性及合规性。Giskard可以处理从表格模型到大型语言模型（LLM）的所有内容，并提供企业级测试中心，支持自托管和云部署。它还与Hugging Face、MLFlow、Weights & Biases等平台无缝集成，帮助团队更快、更好地交付机器学习产品。

Ollama 是一个轻量级、可扩展的框架，旨在让用户能够轻松地在本地运行和自定义大语言模型。它支持多种大语言模型，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，并提供 OllamaGenerator 和 OllamaChatGenerator 组件，用于集成到 Haystack 2.0 管道中。Ollama 还支持自定义和创建自己的模型，提供方便的 Docker 容器部署方法，并支持文本嵌入和文档嵌入功能。此外，Ollama 在单机部署效率上提升了3倍，支持多平台（Windows/Mac/Linux）和硬件适配（自动识别CPU/GPU/NPU算力）。

llm-numbers是一个每个LLM开发人员都应该了解的工具，提供关键的统计数据和指标，帮助开发者深入理解模型性能。它支持多种语言模型的评估，并易于集成到现有的机器学习工作流中。此外，llm-numbers还提供可视化工具，以便展示模型数据，让开发者更直观地分析结果。

ml-calibration是一个用于测量校准和绘制可靠性图表的工具包，提供了可视化方法来评估模型的校准程度，并生成可靠性图表以帮助分析模型的可靠性。该工具包支持多种校准方法的比较，易于集成到现有的机器学习工作流中。

一个简洁、易于修改的GraphRAG实现，提供了小型化、快速、清晰的GraphRAG核心功能，同时保持了可扩展性、异步处理和全面类型化

GPT-NeoX是一个基于Transformer架构的大规模开源语言生成模型，能够生成高质量的自然语言文本，支持多种应用场景，包括对话系统、文本创作、内容生成等。该模型在大规模数据集上进行预训练，并可以根据特定任务进行微调，具有强大的文本理解与生成能力，适合开发者用来构建个性化的AI应用。此外，GPT-NeoX还支持大规模模型并行，基于DeepSpeed库优化了内存使用，具有高效的训练和推理性能，灵活的架构支持多种训练配置，是一个开放源码、社区驱动的项目。

该模型结合对比潜变量，以指导能量基础模型的训练和优化。