llm_client-本地LLM接口工具

llamafile 是一个工具，允许用户使用单个文件轻松分发和运行大语言模型，支持多种操作系统，并简化了AI应用程序的构建过程。

一个全面的语音智能体测试和评估框架，帮助开发者优化LLM驱动的语音助手。它支持多种语言模型和提示词的对比测试，允许自定义评估指标，能够实现模型迁移和成本优化，同时系统地测试不同场景下的代理表现，非常适合语音助手的开发和迭代优化。

该项目旨在统一所有动作数据集的语义空间，以便进行更好的聚合和分析。通过提供一个统一的标签系统，研究人员可以更加高效地进行动作识别和数据分析。

高效LLM推理加速助手：通过并行提示技术提升大型语言模型的推理效率，适用于边缘和移动环境，具有正交优化、内存效率和训练效率三大特点，显著提升速度并保持低内存开销

Jlama是一个纯Java实现的大规模语言模型推理引擎，支持多种模型格式，能够提供高性能和低内存占用，易于集成到各种应用中。

ChatGPT-Vercel是一款基于OpenAI API（gpt-3.5-turbo）和Vercel的开源项目。它的主要功能是实现聊天机器人，用户可以输入文本与机器人进行对话，从而获得机器人的智能回答。该聊天机器人基于机器学习技术，能够不断地学习、改进回答的质量，提高机器人的智能水平。该项目的代码公开，用户可以根据自己需要对其进行修改和定制化。

Modus是一个开源的无服务器框架，专为构建智能功能和API而设计，基于WebAssembly技术，旨在简化AI模型、数据和业务逻辑的集成。它提供了一个隔离的执行环境，以增强性能和可移植性，支持快速开发和部署智能API。

这是一个自动化机器学习系统，利用O1和Claude AI模型迭代开发、改进和优化机器学习解决方案，在Kaggle Spaceship Titanic挑战中实现了前1%的性能。

Logos Shift 提供一个简单的方式来替换昂贵的LLM API调用，自动采用经过定制后的更小更快的模型，有效提升模型调用效率并简化管理流程。

这是一个精心整理的机器学习工程课程列表，涵盖来自加州理工学院、哥伦比亚大学、伯克利、麻省理工学院和斯坦福大学的公开资源。

Bud是一个全栈开发框架，基于Go语言，旨在将网站应用打包成一个可执行文件，方便开发者快速构建和部署高性能Web应用。它提供了一种简化的开发流程，支持高效的应用构建，适合各种规模的项目。

这个开源项目基于Stable Diffusion进行优化，是一个AI绘画模型。它可以输入中英文文本，并生成多种现代艺术风格的高质量图像。

Synth是一个Laravel工具，它帮助您在Laravel应用程序中生成代码并执行各种任务。它利用OpenAI的GPT语言模型的强大功能，提供交互式和智能的开发体验。

LLM-Geo是一个自动地理信息系统(GIS)，利用大型语言模型(LLM)进行空间问题的自动数据收集、分析和可视化。该项目采用GPT-4 API，实现了在Python环境中自动生成、自组织、自验证、自执行和自增长的自主GIS，旨在提高地理数据处理的效率和准确性。

一个让ComfyUI中的提示更加丰富的增强工具，能将简短的提示转化为更详细、描述性更强的内容，提升工作效率和用户体验。

Wrangl是一款用于自然语言处理和机器学习的并行数据预处理工具，能够提高数据处理效率，兼容多种数据格式，并提供丰富的数据清洗和转换功能。

Weave Net是一个简单、有弹性的多主机容器网络，能够连接多个主机上的Docker容器，并具备自动发现能力，用户可以轻松地创建和管理跨主机的容器网络，支持便携式微服务的运行，增强了容器化应用的灵活性和可扩展性。

Model Context Protocol(MCP)的官方Python SDK，提供了标准化的LLM上下文交互接口，支持构建MCP客户端和服务器，管理资源、提示和工具，并支持多种传输协议，能有效处理MCP协议的消息和生命周期事件。