：用Rust编写的GPU加速语言模型(LLM)服务器，可高效提供多个本地LLM模型的服务。

：用Rust编写的GPU加速语言模型(LLM)服务器，可高效提供多个本地LLM模型的服务。 主要提供： 为多个本地 LLM 模型提供高性能、高效和可靠的服务 可选择通过 CUDA 或 Metal 进行 GPU 加速 可配置的 LLM 完成任务（提示、召回、停止令牌等） 通过 HTTP SSE 流式传输完成响应，使用 WebSockets 聊天 使用 JSON 模式对完成输出进行有偏差的采样 使用向量数据库（内置文件或 Qdrant 等外部数据库）进行记忆检索 接受 PDF 和 DOCX 文件并自动将其分块存储到内存中 使用静态 API 密钥或 JWT 标记确保 API 安全 简单、单一的二进制+配置文件服务器部署，可水平扩展 附加功能： 用于轻松测试和微调配置的 Web 客户端 用于本地运行模型的单二进制跨平台桌面客户端

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rust-analyzer 是 Rust 语言的模块化编译器前端，旨在为 Rust 创建出色的 IDE 支持，为许多代码编辑器（包括 VS Code、Emacs 和 Vim）提供了代码完成和 goto 定义等功能。 ||

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这是一个简洁而实用的WebAssembly介绍，使用代码片段和带注释的WebAssembly示例程序。教程用了多种语言实现。 WebAssembly（Wasm）是一种在网络上运行的通用低级字节码。它是诸如Rust、AssemblyScript（类似于Typescript）、Emscripten（C/C++）等语言的编译目标，以及其他许多语言。 Wasm提供了一种紧凑的二进制格式，具有可预测的性能，并具有与JavaScript和其他主机语言并存的可移植性。 Wasm目前已经在所有主流浏览器中部署，并具有用于在服务器上运行或使用WASI与系统进行交互的运行时。

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Rust源码剖析中文版，针对Rust语言本身和开源库的代码进行分析。 KusionStack一站式可编程配置技术栈(Go实现) | KusionStack内置的KCL配置语言(Rust实现) ||| #电子书 #Rust

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：编程语言基准测试，评估了25种编程语言在四个CPU密集型任务上的性能，其目标是衡量在使用该语言实现新算法时的性能。任务包括nqueen、matmul、sudoku和bedcov，项目提供了各种语言的实现，并提供了性能比较数据和讨论

面向开发者的 LLM 入门课程，适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。|||| #电子书

面向开发者的 LLM 入门课程，适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。|||| #电子书 由吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的大模型系列教程，从大模型时代开发者的基础技能出发，深入浅出地介绍了如何基于大模型 API、LangChain 架构快速开发结合大模型强大能力的应用。 其中，《Prompt Engineering for Developers》教程面向入门 LLM 的开发者，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能，是入门 LLM 开发的经典教程； 《Building Systems with the ChatGPT API》教程面向想要基于 LLM 开发应用程序的开发者，简洁有效而又系统全面地介绍了如何基于 ChatGPT API 打造完整的对话系统； 《LangChain for LLM Application Development》教程结合经典大模型开源框架 LangChain，介绍了如何基于 LangChain 框架开发具备实用功能、能力全面的应用程序： 《LangChain Chat With Your Data》教程则在此基础上进一步介绍了如何使用 LangChain 架构结合个人私有数据开发个性化大模型应用。