产品库

帮助您成为LLM专家的博客。

LLM Logs是一个专注于帮助用户优化其内容以适应大型语言模型的博客。它提供全面的LLM SEO指南，帮助用户提高在AI生成的响应中的可见性。

比较各种大型语言模型（LLM）的定价信息

LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。

监控、评估和优化你的LLM应用

LangWatch是一个专为大型语言模型（LLM）设计的监控、评估和优化平台。它通过科学的方法来衡量LLM的质量，自动寻找最佳的提示和模型，并提供一个直观的分析仪表板，帮助AI团队以10倍的速度交付高质量的产品。LangWatch的主要优点包括减少手动优化过程、提高开发效率、确保产品质量和安全性，以及支持企业级的数据控制和合规性。产品背景信息显示，LangWatch利用Stanford的DSPy框架，帮助用户在几分钟内而非几周内找到合适的提示或模型，从而加速产品从概念验证到生产的转变。

一站式LLM模型比较与优化平台

Unify AI是一个为开发者设计的平台，它允许用户通过一个统一的API访问和比较来自不同提供商的大型语言模型(LLMs)。该平台提供了实时性能基准测试，帮助用户根据质量、速度和成本效率来选择和优化最合适的模型。Unify AI还提供了定制路由功能，允许用户根据自己的需求设置成本、延迟和输出速度的约束，并定义自定义质量指标。此外，Unify AI的系统会根据最新的基准数据，每10分钟更新一次，将查询发送到最快提供商，确保持续达到峰值性能。

高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案

这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。

优化LLM应用的提示设计、测试和优化工具

Query Vary提供开发人员设计、测试和优化提示的工具，确保可靠性、降低延迟并优化成本。它具有强大的功能，包括比较不同的LLM模型、跟踪成本、延迟和质量、版本控制提示、将调优的LLM直接嵌入JavaScript等。Query Vary适用于个人开发者、初创公司和大型企业，提供灵活的定价计划。

设计、部署和优化LLM应用与Klu

Klu是一款全能的LLM应用平台，可以在Klu上快速构建、评估和优化基于LLM技术的应用。它提供了多种最先进的LLM模型选择，让用户可以根据自己的需求进行选择和调整。Klu还支持团队协作、版本管理、数据评估等功能，为AI团队提供了一个全面而便捷的开发平台。

智能AI令牌管理和优化

Tokenomy是一款高级AI令牌计算器和成本估算工具，可用于LLMs。通过Tokenomy的高级令牌管理工具，优化您的AI提示，分析令牌使用情况，并节省OpenAI、Anthropic等LLM API的成本。

使用简单、原始的 C/CUDA 进行 LLM 训练

karpathy/llm.c 是一个使用简单的 C/CUDA 实现 LLM 训练的项目。它旨在提供一个干净、简单的参考实现,同时也包含了更优化的版本,可以接近 PyTorch 的性能,但代码和依赖大大减少。目前正在开发直接的 CUDA 实现、使用 SIMD 指令优化 CPU 版本以及支持更多现代架构如 Llama2、Gemma 等。

AI创新的优化计算赋能者

LLM GPU Helper 是一个专注于人工智能领域的在线平台，提供GPU内存计算、模型推荐和大模型知识库访问等服务。它通过量身定制的建议和专家知识，帮助企业加速AI应用，深受超过3500名用户的信赖，并获得了5.0的高评分。平台的主要优点包括高准确度的GPU内存计算器、个性化的模型推荐、全面的知识库访问以及对小型企业和初创公司的特别支持。

扩展LLM上下文窗口

LLM Context Extender是一款旨在扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的工具。它通过调整RoPE的基础频率和缩放注意力logits的方式，帮助LLMs有效适应更大的上下文窗口。该工具在精细调整性能和稳健性方面验证了其方法的优越性，并展示了在仅有100个样本和6个训练步骤的情况下，将LLaMA-2-7B-Chat的上下文窗口扩展到16,384的非凡效率。此外，还探讨了数据组成和训练课程如何影响特定下游任务的上下文窗口扩展，建议以长对话进行LLMs的精细调整作为良好的起点。

一个为LLM生成Git提交信息的插件

llm-commit 是一个为 LLM（Large Language Model）设计的插件，用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异，利用 LLM 的语言生成能力，自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率，还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境，免费开源，易于安装和使用。

构建LLM应用的开发平台

LLM Spark是一个开发平台，可用于构建基于LLM的应用程序。它提供多个LLM的快速测试、版本控制、可观察性、协作、多个LLM支持等功能。LLM Spark可轻松构建AI聊天机器人、虚拟助手等智能应用程序，并通过与提供商密钥集成，实现卓越性能。它还提供了GPT驱动的模板，加速了各种AI应用程序的创建，同时支持从零开始定制项目。LLM Spark还支持无缝上传数据集，以增强AI应用程序的功能。通过LLM Spark的全面日志和分析，可以比较GPT结果、迭代和部署智能AI应用程序。它还支持多个模型同时测试，保存提示版本和历史记录，轻松协作，以及基于意义而不仅仅是关键字的强大搜索功能。此外，LLM Spark还支持将外部数据集集成到LLM中，并符合GDPR合规要求，确保数据安全和隐私保护。

无限令牌，无限制，成本效益高的LLM推理API平台。

Awan LLM是一个提供无限令牌、无限制、成本效益高的LLM（大型语言模型）推理API平台，专为高级用户和开发者设计。它允许用户无限制地发送和接收令牌，直到模型的上下文限制，并且使用LLM模型时没有任何约束或审查。用户只需按月付费，而无需按令牌付费，这大大降低了成本。Awan LLM拥有自己的数据中心和GPU，因此能够提供这种服务。此外，Awan LLM不记录任何提示或生成内容，保护用户隐私。

基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合

ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合，使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流，并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。

将GitHub链接转换为适合LLM的格式

GitHub to LLM Converter是一个在线工具，旨在帮助用户将GitHub上的项目、文件或文件夹链接转换成适合大型语言模型（LLM）处理的格式。这一工具对于需要处理大量代码或文档数据的开发者和研究人员来说至关重要，因为它简化了数据准备过程，使得这些数据可以被更高效地用于机器学习或自然语言处理任务。该工具由Skirano开发，提供了一个简洁的用户界面，用户只需输入GitHub链接，即可一键转换，极大地提高了工作效率。

专为Kindle优化的无干扰LLM聊天Web应用

Kindllm是一款专为Kindle优化的无干扰LLM聊天Web应用，是您阅读的完美伴侣。由Mistral AI的Mixtral提供技术支持。主要在Kindle Paperwhite上进行了测试。为什么？作者之前尝试制作这款应用，但在旧版Kindle浏览器上无法很好地运行。令人惊讶的是，亚马逊最近更新了一些Kindle的网络浏览器，现在似乎已经足够好以运行这样的简单交互应用！

节省LLM成本，不牺牲质量的框架

RouteLLM是一个用于服务和评估大型语言模型（LLM）路由器的框架。它通过智能路由查询到不同成本和性能的模型，以节省成本同时保持响应质量。它提供了开箱即用的路由器，并在广泛使用的基准测试中显示出高达85%的成本降低和95%的GPT-4性能。

使任何URL转换为LLM友好的输入

jina-ai/reader是一款网站转换工具,可将任何URL转换为LLM友好格式,以提高你的语言模型的输出质量。只需简单地将URL添加前缀https://r.jina.ai/即可使用。支持标准模式和流式模式,提供更流畅的内容传输体验。该工具由Jina AI开发,免费提供使用。

LLM SEO Monitor是一个全面的SEO报告生成工具，帮助您分析品牌在AI助手中的可见性。

LLM SEO Monitor是一个为品牌提供跨AI平台可见性分析的工具。它通过监控LLM建议的网页搜索结果来帮助企业优化SEO策略，以便在AI助手中获得更好的曝光。该工具提供了全面的SEO报告，帮助品牌了解其在各个AI平台上的表现。

mutatio是一个AI提示工程平台，帮助AI工程师系统测试，衡量和优化提示。

mutatio是一个现代LLM提示实验平台，可帮助用户Craft，refine和optimize他们的AI提示。它允许用户创建和测试各种提示变异，以提高AI的输出质量。

LLM应用开发者平台

LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。它支持LLM应用程序开发生命周期的所有阶段,为构建LLM应用提供端到端的解决方案。主要功能包括:链路追踪、提示工具、数据集、自动评估、线上部署等。适用于构建基于LLM的AI助手、 ChatGPT应用的开发者。

一键式 AI 文章助手

5118 SEO优化精灵是一款基于海量数据算法的文章生成工具。它可以帮助网站主快速生成高质量、符合 SEO 要求的文章，提高网站在搜索引擎中的排名，从而获得更多的流量。使用该工具，只需输入需要写作的主题关键词，它就可以自动为你生成一篇文章，并且该文章将符合搜索引擎的优化规则。一键式 AI 写作助手的优点在于，它可以快速为网站生成符合 SEO 要求的高质量文章，提高网站在搜索引擎中的排名，减少写作的时间和精力成本，同时提高了文章的质量和可读性。

任务感知型提示优化框架

PromptWizard是由微软开发的一个任务感知型提示优化框架，它通过自我演化机制，使得大型语言模型（LLM）能够生成、批评和完善自己的提示和示例，通过迭代反馈和综合不断改进。这个自适应方法通过进化指令和上下文学习示例来全面优化，以提高任务性能。该框架的三个关键组件包括：反馈驱动的优化、批评和合成多样化示例、自生成的思考链（Chain of Thought, CoT）步骤。PromptWizard的重要性在于它能够显著提升LLM在特定任务上的表现，通过优化提示和示例来增强模型的性能和解释性。

监控和调试你的LLM模型

Athina AI是一个用于监控和调试LLM（大型语言模型）模型的工具。它可以帮助你发现和修复LLM模型在生产环境中的幻觉和错误，并提供详细的分析和改进建议。Athina AI支持多种LLM模型，可以配置定制化的评估来满足不同的使用场景。你可以通过Athina AI来检测错误的输出、分析成本和准确性、调试模型输出、探索对话内容以及比较不同模型的性能表现等。

用于记录和测试LLM提示的MLops工具

Prompt Joy是一个用于帮助理解和调试LLM(大语言模型)提示的工具。主要功能包括日志记录和分割测试。日志记录可以记录LLM的请求与响应,便于检查输出结果。分割测试可以轻松进行A/B测试,找出效果最佳的提示。它与具体的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日志和分割测试的API。采用Node.js+PostgreSQL构建。

一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具，专注于高效爬取高质量网页数据。

Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目，旨在为大型语言模型（LLM）的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据，帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法，能够根据配置灵活调整爬取策略，以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发，具有良好的扩展性和易用性，适合在学术研究和工业应用中使用。

专业网站审计，提升AI推荐排名

LLM Optimize 是一套工具，旨在帮助用户优化网站，使其在AI聊天机器人和生成引擎（如ChatGPT和Google的AI Overview）中排名更高。该工具通过专业的网站审计，提供可操作的建议，帮助用户在这些生成引擎中获得更好的展示效果。其重要性在于，随着AI技术的不断发展，传统的SEO策略正在逐渐被LLM（Large Language Models，大型语言模型）优化所取代。LLM Optimize通过分析网站内容和竞争对手的策略，提供定制化的优化方案，帮助用户在AI驱动的搜索结果中获得更高的曝光率。

企业软件开发的AI LLM平台

Lamini是一款面向企业软件开发的AI LLM平台，利用生成式人工智能和机器学习技术，自动化工作流程，优化软件开发过程，提高生产效率。体验Lamini，感受软件开发的未来。

先进的编译器优化大型语言模型

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b) 是基于Code Llama构建的，专注于代码优化和编译器推理的先进大型语言模型。它在编译器优化任务上展现出比现有公开可用的大型语言模型更强的理解能力，能够完美模拟编译器输出20%的时间。LLM Compiler提供了两种模型尺寸：7B和13B参数，针对不同的服务和延迟需求进行了训练。该模型是免费的，适用于研究和商业用途，旨在支持编译器研究人员和工程师，并激发创新工具的开发。