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🧑‍🚀 世界最高のLLMリソースのまとめ（マルチモーダル生成、Agent、補助プログラミング、AI査読、データ処理、モデルトレーニング、モデル推論、o1モデル、MCP、小規模言語モデル、ビジョン言語モデル） | 世界最高のLLMリソースの要約。

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine（オープンソースの中国語対話大規模言語モデル）

LLM用のセマンティックキャッシュ。LangChainおよびllama_indexと完全に統合。

すべての人にKubernetesのスーパーパワーを。

LMDeployは、LLMの圧縮、デプロイ、サービングのためのツールキットである。

Android上で最も強力で長期間にわたって発展してきたAI Agentであり、AIチャットソフトウェアです。

事前学習済み大規模言語モデルをマージするためのツール。

中国語LLaMA-2 & Alpaca-2大規模モデルフェーズ2プロジェクト + 64K超長コンテキストモデル (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs with 64K long context models)

LLMを使用して任意のウェブページを構造化データに変換

Firefly: 大規模言語モデルのトレーニングツール。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などの大規模モデルのトレーニングをサポートします。

LLMトレーニングのための効率的なTritonカーネル

YuE: Suno.aiに似たオープンなフルソング音楽生成基盤モデル

Enchantedは、Ollamaを使用してLlama2、Mistral、Vicunaなどのプライベートセルフホスト型言語モデルとチャットするためのiOSおよびmacOSアプリです。

Paperless-ngx用の自動ドキュメントアナライザー。OpenAI API、Ollama、Deepseek-r1、Azure、およびすべてのOpenAI API互換サービスを利用して、ドキュメントを自動的に分析・タグ付けします。

⚡ 純粋なRustによるWebGPU推論エンジン — OpenAI-API互換、GGUFネイティブ、あらゆるGPUで動作。Python不要。llama.cpp不要。単一バイナリ。

MedicalGPT: ChatGPTトレーニングパイプラインを使用した独自のMedical GPTモデルのトレーニング。医療大規模モデルのトレーニングを行い、インクリメンタル事前学習(PT)、教師ありファインチューニング(SFT)、RLHF、DPO、ORPO、GRPOを実装しています。

BaiChuan-Incによって開発された大規模な7B事前学習言語モデル

高性能なAIモデルサービング（vLLM, SGLang）およびオンデマンドのSSHアクセス可能なGPUインスタンスのためのGPUクラスターマネージャー。

Lemonadeは、ユーザーが自身のGPUやNPUから最適化されたLLMを配信することで、ローカルAIアプリの発見と実行を支援します。Discordに参加: https://discord.gg/5xXzkMu8Zk

ローカルのOpenAI/Anthropic互換サーバー（llama.cpp, vllmなど）向けの信頼性の高いモデルスワッピング

AI研究者がローカルハードウェアからGPUクラスターまで、モデルをシームレスにトレーニング、評価、スケーリングするためのオープンソース研究環境。

H2O LLM Studio - LLMのファインチューニングのためのフレームワークおよびノーコードGUI。ドキュメント: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/

『大規模モデルのホワイトボックス構築ガイド』：完全に手作りしたTiny-Universe

BenCao（元名: HuaTuo (华驼)）のリポジトリ。中国の医学知識を用いた大規模言語モデルのインストラクションチューニング。本草（元名: 华驼）モデル倉庫、中国語医学知識に基づく大規模言語モデルの指令微調整

Pythonの基礎知識があれば、ゼロから大規模言語モデルを構築。GLM4\Llama3\RWKV6をゼロから段階的に構築し、大規模モデルの原理を深く理解する。

LightLLMは、軽量な設計、容易なスケーラビリティ、高速なパフォーマンスが特徴のPythonベースのLLM（大規模言語モデル）推論およびサービングフレームワークです。

Llama3-中国語後訓練版。

耐障害性があり、高いスケーラビリティを持つGPUオーケストレーション、および数十億から数兆のパラメータを持つモデルのトレーニングのために設計された機械学習フレームワーク

Chinese-Vicuna: 中国語の指示追従型 LLaMAベースモデル —— 中国語の低リソース向け LLaMA+LoRAスキーム（構造はAlpacaを参考）

マルチエージェントプログラミングによるLLMの活用