：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

：为大型语言模型(LLM)设计的结构化生成语言，旨在加速和更好地控制与LLM的交互。

：为大型语言模型(LLM)设计的结构化生成语言，旨在加速和更好地控制与LLM的交互。 特点包括：灵活的前端语言，允许轻松编程LLM应用，支持多个连锁生成调用、高级提示技术、控制流、多模式、并行处理和外部交互；具备高性能运行时，使用RadixAttention可以显著加速复杂LLM程序的执行，自动跨多个调用重复使用KV缓存，同时支持连续批处理和张量并行处理。

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式 主要特征 适用于你喜爱的模型的即用型 API：部署和服务开源基础模型 - 包括 LLaMA、MPT 和 Falcon。使用 Scale 托管模型或部署到您自己的基础设施。 微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。 优化推理：LLM Engine 提供推理 API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。 开源集成： 使用单个命令部署任何。 即将推出的功能 K8s 安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问 Scale 的托管基础​​设施。 快速冷启动时间：为了防止 GPU 闲置，LLM Engine 在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。 成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。

：一个 python 包，允许Python开发者使用不同的大型语言模型(LLM)并通过简单的界面进行提示工程，提供了加载LLM模

：一个 python 包，允许Python开发者使用不同的大型语言模型(LLM)并通过简单的界面进行提示工程，提供了加载LLM模型、嵌入模型和向量数据库的类，以创建带有自己的提示工程和RAG技术的LLM应用。

一个用于PDF文档生成的现代开源.NET库。提供全面的布局引擎，由简洁且可发现的C# Fluent API提供支持。

一个用于PDF文档生成的现代开源.NET库。提供全面的布局引擎，由简洁且可发现的C# Fluent API提供支持。 使用 C# 设计PDF文档并采用纯代码方法。充分利用你的版本控制系统。 使用一系列强大且可预测的结构元素（如文本、图像、边框、表格等）撰写PDF文档。 利用专为PDF文档生成和分页支持而设计的综合布局引擎。 使用简洁易懂的 C# Fluent API 编写代码。利用智能感知快速发现可用选项。 不要局限于任何专有脚本语言或格式。遵循你的体验并利用所有现代C# 功能。 ⌛通过热重载功能节省时间，无需重新编译代码即可实时预览PDF文档。

Stability AI 发布了其新的开放大型语言模型（LLM）StableCode

Stability AI 发布了其新的开放大型语言模型（LLM）StableCode Stability AI 刚刚宣布推出了 StableCode，这是他们首个用于编码的 LLM 生成式人工智能产品。该产品旨在帮助程序员完成日常工作，同时也为准备将技能提升到新水平的新开发人员提供了一个出色的学习工具。 旨在帮助开发人员生成代码，并提供三个版本：通用用例的、和，其中长上下文窗口模型支持多达 16,000 个令牌以进行更高级的编程。 StableCode是使用来自开源BigCode项目的编码数据进行训练的，支持Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown和C++等语言的开发。BigCode项目被用作ServiceNow Inc.的StarCoder LLM的基础，该项目是与HuggingFace Inc.合作开发的，并于五月份推出。