Time-LLM 是一个通过重新编程大型语言模型来进行时间序列预测的项目，能够高效处理和预测各种时序数据。

Time-LLM 是一个重新编程框架，用于将大型语言模型（LLMs）重新用于通用的时间序列预测，同时保持其骨干语言模型的完整性。

Aurora大气预测模型：基于机器学习的大气变量预测工具，可为中高分辨率天气预测和空气污染预测提供专门训练的模型，支持快速部署和应用

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LLM GPU Helper 旨在通过智能GPU分配和用户友好的界面，简化大语言模型的部署和性能管理，适用于数据科学家、AI研究人员和开发者。它提供了一系列先进功能，帮助用户高效且经济地利用强大的GPU基础设施。

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。

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