LLM Engineer Toolkit：精选的120多个LLM工具库_云技派 157

¿Qué es LLM Engineer Toolkit?

LLM Engineer Toolkit es una biblioteca de herramientas de LLM cuidadosamente seleccionada, que clasifica de forma detallada más de 120 bibliotecas relacionadas con LLM según su funcionalidad y uso, abarcando todas las herramientas necesarias para el proceso completo de desarrollo de LLM, desde el entrenamiento y ajuste fino, el desarrollo de aplicaciones, los servicios de inferencia hasta la evaluación de seguridad.

Categorías de herramientas de LLM Engineer Toolkit

1. Entrenamiento y ajuste fino de LLM

• unsloth: ajuste fino rápido de LLM con menor uso de memoria.

• PEFT: biblioteca de ajuste fino eficiente en parámetros.

• TRL: entrenamiento de modelos de lenguaje Transformer mediante aprendizaje por refuerzo.

• DeepSpeed: biblioteca de optimización para entrenamiento e inferencia distribuidos.

2. Desarrollo de aplicaciones LLM

• LangChain: desarrollo de aplicaciones basadas en LLM.

• Llama Index: proporciona un marco de datos para aplicaciones LLM.

• Haystack: marco LLM de extremo a extremo, compatible con la integración de modelos Transformer y búsqueda vectorial.

3. Inferencia de LLM

• vLLM: motor de inferencia con alto rendimiento y eficiencia de memoria.

• LightLLM: marco de inferencia ligero y escalable.

• TensorRT-LLM: marco de Nvidia para optimizar la inferencia de LLM.

4. Servicio de LLM

• Langcorn: despliega automáticamente aplicaciones LangChain como servicios FastAPI.

• LitServe: motor de servicio rápido compatible con procesamiento por lotes, transmisión en streaming y escalado automático por GPU.

5. Extracción de datos LLM

• Crawl4AI: rastreador web de código abierto compatible con LLM.

• Docling: herramienta de análisis de documentos.

• PyMuPDF4LLM: herramienta para extraer contenido de PDF.

6. Generación de datos LLM

• DataDreamer: biblioteca de generación de datos sintéticos.

• fabricator: marco flexible de generación de datos sintéticos.

7. Seguridad y monitorización de LLM

• LLM Guard: herramienta de seguridad para interacciones con LLM.

• Weights & Biases: seguimiento del rendimiento de LLM.

• Helicone: plataforma de observabilidad LLM de código abierto.

8. Evaluación de LLM

• Ragas: herramienta de evaluación de aplicaciones LLM.

• LangTest: ofrece varios tipos de pruebas para evaluar la precisión, el sesgo y la robustez del LLM.

9. Modelos de embeddings LLM

• Sentence-Transformers: modelo de embeddings de texto de última generación.

• Text Embedding Inference: herramienta de inferencia de modelos de embeddings de alto rendimiento.

10. Otros

• LLM Transparency Tool: herramienta para analizar los mecanismos internos de los modelos Transformer.

• mergekit: herramienta para fusionar LLM preentrenados.

Repositorio de GitHub de la biblioteca de herramientas llm-engineer-toolkit:https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit