Awesome-Code-LLM-一份优秀的代码语言模型资源汇总

一个利用生成式AI技术的框架，用于测试虚拟Agent的对话能力，确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。提供多种评估指标和测试场景，支持自定义测试用例和对话流程。

这是一个精心策划的Rust工具、库和框架列表，旨在帮助开发者在大型语言模型（LLM）、GPT和人工智能（AI）领域进行工作。该项目提供了全面的Rust库集合，专为LLM和AI开发而设计，注重性能和效率，并且定期更新新工具和资源。

Podman Desktop是一个用于容器和Kubernetes开发的图形工具，提供用户友好的界面，支持容器生命周期管理和Kubernetes集群管理，适用于Windows、macOS和Linux等多个平台。

mamba.c是一个用纯C语言实现的Mamba模型推断工具，能够在CPU上提供比PyTorch更快的推断速度，同时具有轻量级和易于集成的特点，适合在资源有限的环境中使用。

Search-o1是一个增强大型推理模型的搜索工具，类似于为模型装上“搜索引擎”，使其在思考过程中能够随时查找知识，从而减少错误和不确定性，提升完成复杂任务的能力。

Nyx是一个高保真、快速、可靠且经过验证的天体动力学工具包库，使用Rust编写，并可在Python中使用。

这个开源项目是一个OpenAI管理界面，它聚合了OpenAI的所有接口，支持用户通过界面进行操作，在此基础上还支持Markdown格式。

EvalGPT是一个基于GPT-4、CodeLlama和Claude 2等大型语言模型的代码解释器框架，允许用户编写任务，协助编写和执行代码，并交付结果。它支持多种编程语言和任务类型，提供用户友好的接口，便于任务输入和结果输出。

Gigastep是一个高效的多智能体强化学习框架，能够每秒处理高达10亿步的训练，支持灵活的配置选项，并且易于与现有的强化学习算法集成。

用Git/GitHub实现MLOps，展示如何在Git/GitHub中实现MLOps。该项目重度依赖于DVC、DVC Studio、DVCLive等工具，所有这些工具由iterative.ai、Google Drive、Jarvislabs.ai和HuggingFace Hub构建。

利用大型语言模型（LLM）作为数学问题的黑箱求解器，为数学问题提供自动化解决方案，探索数学与人工智能的结合

magentic允许用户将大型语言模型（LLMs）集成到Python函数中，简化了LLM的调用与管理，提供易于使用的API，支持多种LLM模型，适合快速原型开发和测试。

o1推理链旨在利用Groq、OpenAI或Ollama等技术，创建类似o1的推理链，以提高大型语言模型（LLMs）的逻辑推理能力。该项目提供了创建和管理推理链的工具，具有优良的可扩展性和灵活性，适合多种应用场景。

llama-api是一个类OpenAI的LLaMA推理API，旨在提供便捷的模型推理服务。它支持自动下载模型、并行处理和并发处理，以便用户可以高效地进行文本生成和其他相关任务。

RQABench是一个开源的检索问答基准工具，旨在评估检索增强生成(RAG)系统，具有灵活性、可复现性和可追溯性等特点，支持多种RAG模型的评估并提供标准化的基准测试。

Gameboy 是用 Rust 开发的全功能跨平台 GameBoy 模拟器。目标已经在 Windows、Ubuntu 和 Mac 上进行了完全的测试。

dtm是一个用GO语言开发的轻量级分布式事务管理服务，支持XA、TCC和SAGA等多种事务模式，旨在实现高性能和低延迟的事务处理，易于集成与使用，适用于微服务架构下的事务一致性管理。

机器学习实战资料(Jupyter Notebooks) - 通过在Jupyter Notebooks中实验最先进的机器学习模型和算法进行学习。