-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT）

: 一种扩展Python的编程语言，旨在以自然、直观、方便和高效的方式在程序中利用大型语言模型（如GPT） 主要特征 通过与 Python 无缝集成实现可读性和可维护性：APPL 将自然语言提示无缝嵌入到 Python 程序中，保持提示的可读性，同时继承宿主编程语言的模块化、可重用性、动态性和生态系统。 灵活及时的工程： 除了允许使用Python控制流和提示的模块化分解之外，APPL还提供提示编码助手，以模块化和可维护的方式促进提示编程。 通过异步计算自动并行化：APPL 异步安排 LLM 调用，利用它们之间潜在的独立性来促进高效的并行化。这减轻了用户手动管理同步的负担，几乎不需要额外的工作。 平滑的工具调用集成：APPL提供了直观的方法将Python函数转换为LLM可以调用的工具，使用户可以轻松地将现有的Python库和函数与LLM集成。 跟踪和故障恢复： APPL 跟踪 LLM 调用的执行并支持从故障中恢复，这对于 LLM 编程范例中的调试和错误处理至关重要。 更多功能： APPL 还为使用 的多个 LLM 后端提供统一的接口litellm，使用 的结构化生成instructor以及许多其他功能。

：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

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。 LLM已成为自然语言处理和人工智能领域的突破性技术。这些模型能够执行各种与编码相关的任务，包括代码生成和代码推荐。因此，在软件测试中使用LLM预计会产生显着的改进。一方面，软件测试涉及诸如单元测试生成之类的任务，这些任务需要代码理解和生成。另一方面，LLM可以生成多样化的测试输入，以确保全面覆盖正在测试的软件。 此存储库对LLM在软件测试中的运用进行了全面回顾，收集了 102 篇相关论文，并从软件测试和法学硕士的角度进行了全面的分析。

：提供开发者 API 以加速大型语言模型 (LLM) 项目，LayoutPDFReader 可以解决 PDF 解析中的布局问题，

：提供开发者 API 以加速大型语言模型 (LLM) 项目，LayoutPDFReader 可以解决 PDF 解析中的布局问题，包括章节、段落、链接、表格等信息的提取，使用 LLM Sherpa 需要使用免费的开放 API 服务器，不支持 OCR，仅支持带有文本层的 PDF

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。 大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理任务方面取得了显着进步。然而，它们与现实世界应用程序中普遍存在的图形结构的集成仍然相对未被探索。该存储库旨在通过提供精选的研究论文列表来弥合这一差距，这些论文探索基于图形的技术与 LLM 的交叉点。