需求人群:
"RouteLLM适用于需要处理大量文本查询并希望优化成本与性能平衡的开发者和企业。它特别适用于那些使用大型语言模型进行内容生成、聊天机器人或其他文本相关服务的场景。"
使用场景示例:
内容生成服务通过RouteLLM智能选择模型,降低成本。
聊天机器人使用RouteLLM根据查询复杂度选择最合适的模型。
企业利用RouteLLM进行基准测试,评估不同模型的性能和成本效益。
产品特色:
作为OpenAI客户端的替代品,智能路由简单查询到成本更低的模型。
提供经过训练的路由器,减少成本同时保持性能。
支持通过配置文件或参数来扩展新路由器和比较不同路由器的性能。
支持本地模型路由和OpenAI兼容服务器的启动。
提供了阈值校准功能,以优化成本与质量的平衡。
包含评估框架,用于衡量不同路由策略在基准测试中的性能。
使用教程:
安装RouteLLM框架,可以从PyPI或源代码安装。
初始化RouteLLM控制器,并配置强模型和弱模型。
根据需要设置成本阈值,以控制成本与质量的权衡。
使用RouteLLM生成完成请求,指定使用路由器和阈值。
根据反馈调整配置,优化路由策略以达到最佳性能。
利用评估框架对不同路由器进行基准测试,评估其性能。
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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。
AI提示管理工具
Orquesta是一款AI提示管理工具,为工程师提供了管理提示的工具,包括集中存储、实验、个性化定制和收集反馈等功能。它能够帮助您丰富产品的功能,并实现AI和LLM的能力,同时集中管理和优化提示的生命周期。
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。
高效的大型语言模型(LLM)研究代码库
Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型(LLM)训练和推理库,专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件,使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估,并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中,但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。
一个全面的Prompt Engineering技术资源库
Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术,它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例,旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外,它还鼓励社区成员分享自己的创新技术,共同推动Prompt Engineering技术的发展。
由NVIDIA定制的大型语言模型,提升查询回答的帮助性。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。
rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型,它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术,如Huggingface和Ollama,来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息,为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明,这是一个开源项目,旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的,主要面向开发者和技术爱好者。
构建LLM应用的框架
LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型(LLM)的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面,用于连接人类和推断出的数据,使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家,也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。
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。
终端中的个人AI助手,具备本地工具。
gptme是一个运行在终端的个人AI助手,它装备了本地工具,可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。
一个简单而强大的Python库,用于使用大型语言模型(LLMs)。
promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库,它通过litellm简化了与大型语言模型(LLMs)交互的过程。使用promptic,你可以轻松创建提示,处理输入参数,并从LLMs接收结构化输出,仅需几行代码。
无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序
Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台,它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务,包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施,旨在降低总拥有成本(TCO),提高查询速度和吞吐量,同时确保信息的时效性和安全性。
为LLM聊天机器人提供强大灵活的长期记忆系统。
MemoryScope是一个为大型语言模型(LLM)聊天机器人提供长期记忆能力的框架。它通过记忆数据库和工作库,使得聊天机器人能够存储和检索记忆片段,从而实现个性化的用户交互体验。该产品通过记忆检索和记忆整合等操作,使得机器人能够理解并记住用户的习惯和偏好,为用户提供更加个性化和连贯的对话体验。MemoryScope支持多种模型API,包括openai和dashscope,并且可以与现有的代理框架如AutoGen和AgentScope结合使用,提供了丰富的定制化和扩展性。
AI提示工程师,优化大型语言模型应用
Weavel是一个AI提示工程师,它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能,帮助用户优化大型语言模型(LLM)的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用,能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中,实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外,Weavel能够自动生成评估代码,并使用LLM作为复杂任务的公正裁判,简化评估流程,确保准确、细致的性能指标。
AI请求的智能仓库解决方案
Velvet AI gateway是一个为工程师设计的AI请求仓库解决方案,它允许用户将OpenAI和Anthropic的请求存储到PostgreSQL数据库中,并通过日志分析、评估和生成数据集来优化AI功能。产品的主要优点包括易用性、成本优化、数据透明性和支持自定义查询。Velvet AI gateway的背景是帮助创新团队更有效地管理和利用AI技术,通过减少成本和提高效率来增强产品的竞争力。
未来派的AI驱动网页爬虫工具。
CyberScraper 2077是一款基于AI的网页爬虫工具,它利用OpenAI和Ollama等大型语言模型(LLM)来智能解析网页内容,提供数据提取服务。这款工具不仅拥有用户友好的图形界面,还支持多种数据导出格式,包括JSON、CSV、HTML、SQL和Excel。此外,它还具备隐形模式,以降低被检测为机器人的风险,以及遵循robots.txt和网站政策的道德爬取特性。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
开源版Anthropic的Claude Artifacts界面
AI Artifacts是一个开源的Anthropic Claude Artifacts界面版本,使用E2B的代码解释器SDK和核心SDK执行AI代码。E2B提供了一个云沙箱来安全地运行AI生成的代码,并可以处理安装库、运行shell命令、运行Python、JavaScript、R以及Nextjs应用程序等。
新一代AI工程师在GitHub上构建
GitHub Models是GitHub推出的新一代AI模型服务,旨在帮助开发者成为AI工程师。它将行业领先的大型和小型语言模型直接集成到GitHub平台,让超过1亿用户能够直接在GitHub上访问和使用这些模型。GitHub Models提供了一个交互式的模型游乐场,用户可以在这里测试不同的提示和模型参数,无需支付费用。此外,GitHub Models与Codespaces和VS Code集成,允许开发者在开发环境中无缝使用这些模型,并通过Azure AI实现生产部署,提供企业级安全和数据隐私保护。
通过GPT等大型语言模型与你的文档对话
IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。
AI代理工具集,赋能复杂任务处理。
Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台,它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题,使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具,覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台,提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境(SWE)以及即席代理数据(RAG)等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议,能够显著提高代理调用工具的准确性。此外,Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中,为所有用户和代理管理认证和集成,保持一致的体验。
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。
构建大型语言模型支持的多智能体应用。
AgentScope是一个创新的多智能体平台,旨在赋能开发者使用大规模模型构建多智能体应用。它具有易于使用、高鲁棒性和基于Actor的分布式特性,支持自定义容错控制和重试机制,以增强应用稳定性。
AI驱动的相册,自动生成图像元数据并与之对话。
Album AI是一个实验性项目,它使用gpt-4o-mini作为视觉模型,自动识别相册中图像文件的元数据,并利用RAG技术实现与相册的对话。它既可以作为传统相册使用,也可以作为图像知识库,辅助大型语言模型进行内容生成。
快速易用的LLM推理和服务平台
vLLM是一个为大型语言模型(LLM)推理和提供服务的快速、易用且高效的库。它通过使用最新的服务吞吐量技术、高效的内存管理、连续批处理请求、CUDA/HIP图快速模型执行、量化技术、优化的CUDA内核等,提供了高性能的推理服务。vLLM支持与流行的HuggingFace模型无缝集成,支持多种解码算法,包括并行采样、束搜索等,支持张量并行性,适用于分布式推理,支持流式输出,并兼容OpenAI API服务器。此外,vLLM还支持NVIDIA和AMD GPU,以及实验性的前缀缓存和多lora支持。
低代码构建多Agent大模型应用的开发工具
LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具,它通过提供低代码的解决方案,使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块,跨平台兼容,自动进行网格搜索参数优化,以及高效的模型微调,从而提升应用效果。
集成大型语言模型的SDK
Semantic Kernel是一个集成了大型语言模型(LLMs)如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face的软件开发工具包(SDK),它允许开发者通过定义可串联的插件,在几行代码内实现与AI的交互。其特色在于能够自动编排AI插件,使用户能够通过LLM生成实现特定目标的计划,并由Semantic Kernel执行该计划。
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