llama

🧑‍🚀 Resumen de los mejores recursos de LLM del mundo (generación multimodal, agentes, programación asistida, revisión de IA, procesamiento de datos, entrenamiento de modelos, inferencia de modelos, modelo o1, MCP, modelos de lenguaje pequeño, modelos de lenguaje visual) | Summary of the world's best LLM resources.

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine (Gran modelo de lenguaje conversacional de código abierto en chino)

Caché semántica para LLMs. Totalmente integrada con LangChain y llama_index.

Dando superpoderes de Kubernetes a todo el mundo

LMDeploy es un conjunto de herramientas para comprimir, desplegar y servir LLMs.

El software de agente de IA y chat de IA más potente en Android.

Herramientas para fusionar grandes modelos de lenguaje preentrenados.

Proyecto de segunda fase de LLaMA-2 y Alpaca-2 en chino + modelo de contexto ultra largo de 64K (LLaMA-2 y Alpaca-2 LLMs en chino con modelos de contexto largo de 64K)

Convierte cualquier página web en datos estructurados utilizando LLM

Firefly: Herramienta de entrenamiento de LLMs, compatible con el entrenamiento de Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llma2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom y otros modelos grandes

Kernels de Triton eficientes para entrenamiento de LLM

YuE: Modelo fundacional de generación de canciones completas de código abierto, algo similar a Suno.ai pero abierto

Enchanted es una aplicación para iOS y macOS para chatear con modelos de lenguaje privados autohospedados como Llama2, Mistral o Vicuna usando Ollama.

Un analizador de documentos automatizado para Paperless-ngx que utiliza la API de OpenAI, Ollama, Deepseek-r1, Azure y todos los servicios compatibles con la API de OpenAI para analizar y etiquetar automáticamente sus documentos.

⚡ Motor de inferencia WebGPU en Rust puro: compatible con la API de OpenAI, nativo de GGUF, se ejecuta en cualquier GPU. Sin Python. Sin llama.cpp. Binario único.

MedicalGPT: Entrena tu propio modelo GPT médico con el pipeline de entrenamiento de ChatGPT. Entrena modelos médicos grandes implementando preentrenamiento incremental (PT), ajuste fino supervisado (SFT), RLHF, DPO, ORPO, GRPO.

Un modelo de lenguaje de preentrenamiento 7B a gran escala desarrollado por BaiChuan-Inc.

Un administrador de clústeres de GPU para el servicio de modelos de IA de alto rendimiento (vLLM, SGLang) e instancias de GPU accesibles por SSH bajo demanda.

Lemonade ayuda a los usuarios a descubrir y ejecutar aplicaciones de IA locales sirviendo LLMs optimizados directamente desde sus propias GPU y NPU. Únete a nuestro discord: https://discord.gg/5xXzkMu8Zk

Intercambio de modelos confiable para cualquier servidor local compatible con OpenAI/Anthropic: llama.cpp, vllm, etc.

El entorno de investigación de código abierto para que los investigadores de IA entrenen, evalúen y escalen modelos sin problemas desde hardware local hasta clústeres de GPU.

H2O LLM Studio: un framework y GUI sin código para el ajuste fino de LLMs. Documentación: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/

"Guía de construcción de caja blanca para LLM": un Tiny-Universe completamente hecho a mano

Repositorio para BenCao [nombre original: HuaTuo (华驼)], ajuste de instrucciones de grandes modelos de lenguaje con conocimiento médico chino.

Construye modelos de lenguaje grandes desde cero usando solo conocimientos básicos de Python; construye paso a paso GLM4\Llama3\RWKV6 y comprende a fondo los principios de los LLM

LightLLM es un framework de inferencia y servicio de LLM (Large Language Model) basado en Python, destacado por su diseño ligero, fácil escalabilidad y rendimiento de alta velocidad.

Versión post-entrenada en chino de Llama3.

Orquestación de GPU tolerante a fallos y altamente escalable, y un framework de machine learning diseñado para entrenar modelos con miles de millones o billones de parámetros

Chinese-Vicuna: Un modelo basado en LLaMA para seguir instrucciones en chino —— Una solución en chino de bajos recursos con llama+lora, con estructura basada en alpaca

Aprovecha los LLM con programación multiagente