LLM实验平台

ConsoleX是一个综合性的LLM实验平台，结合了聊天接口、LLM API实验和批量评估，支持所有主流LLM，并提供比官方实验室更多的增强功能。

Terracotta是一个平台，使用户能够快速直观地实验大型语言模型（LLMs），支持模型管理、微调和评估。用户可以安全存储数据，针对分类和文本生成微调模型，并进行定性与定量比较。

一个轻量级LLM应用开发框架，类似于Python requests库的简洁设计理念，提供了90%必需的LLM开发功能。

LlamaIndex是一个简单灵活的数据框架，用于将自定义数据源连接到大型语言模型(LLMs)。它提供业界领先的文档导入、解析、检索、索引、查询和评估能力。开发者可以使用Python和Typescript快速构建LLM应用程序。

Galactica是一个提供用户友好界面的机器学习模型互动网站，用户可以输入数据或使用平台提供的示例数据，实验不同参数并观察模型的输出或预测。

Token.js是一个集成了200多个大型语言模型（LLM）的TypeScript SDK，采用OpenAI格式，支持在客户端运行，无需代理服务器，且为免费开源项目，得到了社区的广泛支持。

由LLM驱动的自主Agent集合，涵盖任务解决、多智能体协作、社会模拟等项目，提供框架、基准评估和相关资源，推动AI代理技术的发展

AI Docs是一个平台，允许用户塑造和训练多个语言学习模型（LLM），以自动化各种任务。这些模型可以导出为API、Telegram机器人或WhatsApp机器人。用户可以使用提供的工具和资源创建和训练自己的LLM，指定所需功能并相应地训练模型。一旦训练完成，LLM可以被导出并集成到不同的应用程序或平台中。

nat.dev是一个开源的LLM（语言模型）测试平台，提供用户友好的界面，方便用户实验不同的LLM模型并分析其性能。用户可以创建账户，选择不同的模型进行测试，输入文本提示，生成响应，并评估生成的输出。该平台还允许用户自定义模型参数，适合高级用户进行微调。

Featherless是一个平台，提供对Hugging Face最新语言模型的访问，用户可以在无需租用GPU的情况下进行文本生成应用。用户只需订阅该无服务器平台，选择所需的LLM模型，即可开始生成文本，适用于各种应用场景。

AutoGen UI是一个支持使用多个代理来开发大型语言模型（LLM）应用的框架。这些代理能够相互对话，以协同解决复杂任务，极大地简化了LLM应用的开发流程，同时具有强大的可扩展性和用户友好的Web界面。

dstack是一个开源工具，可以在任何云环境中简化大型语言模型（LLM）的开发。它使开发者能够利用开放的LLM，降低云成本，避免对供应商的锁定。

Superpowered AI 是一款端到端的知识检索解决方案，旨在简化构建生产就绪的 LLM 应用程序，同时提供对外部知识的访问。该平台提供知识库即服务，赋予用户强大的人工智能能力。

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。

OpenPipe是一个自托管的平台，旨在以数据驱动的方式快速生成、测试和比较LLM提示。用户可以轻松地在不同模型之间翻译提示，从而优化模型的表现。

E2B桌面沙箱为大型语言模型（LLM）提供图形桌面环境的沙盒服务，旨在通过安全的计算机使用体验提供隔离的云端环境。

Appsmith AI是一个创新的平台，旨在简化AI驱动应用程序的创建和部署，提升生产力和效率。它允许用户构建自定义界面并集成各种大型语言模型（LLM），以增强聊天、数据和文档分析。该平台的低代码环境使得即便是有限编码经验的用户也能轻松使用。

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。