Test LLMs
Run & train models locally
Hugging Face Transformers 是一个最受欢迎的开源库之一，用于使用、训练和部署 LLM，如 GPT、BERT 等。它提供了一个全面的生态系统，包括预训练模型、数据集，以及与 Hugging Face Hub 的无缝集成，以便进行微调和部署。
LangChain 是一个旨在构建 LLM 应用程序的框架。它允许开发人员将语言模型与外部数据源、API 和数据库连接。LangChain 提供了用于高级提示工程、管理对话历史和将 LLM 集成到复杂工作流中的工具。
LitGPT 是由 Lightning AI 开发的一个项目，利用 Lightning 框架来促进基于 GPT 的模型的训练、微调和部署。它与其他 Lightning AI 工具无缝集成，提供优化的工作流程，以处理大规模语言模型，增强性能和可扩展性。
描述： LitServe 是 Lightning AI 的一个部署工具，旨在快速高效地部署 AI 模型。它通过提供可扩展和优化的服务能力，简化了将 LLM 集成到实时应用程序中的过程。
Axolotl 是一个基于云的平台，旨在简化 AI 模型（包括 LLM）的部署、扩展和管理。它提供自动扩展、监控和与各种云服务集成等功能，使在生产环境中部署模型变得更加容易，而无需广泛的基础设施管理。
Try models online
Hugging Face 是一个领先的平台和社区，专注于机器学习，特别以其在自然语言处理 (NLP) 方面的工作而闻名。它提供工具、库和资源，使开发、共享和部署机器学习模型变得更加容易。 它提供几个部分，如：
Models：一个庞大的 预训练机器学习模型 库，用户可以浏览、下载和集成用于文本生成、翻译、图像识别等各种任务的模型。
Datasets： 一个全面的 数据集集合，用于训练和评估模型。它便于访问多样的数据源，使用户能够找到并利用数据以满足其特定的机器学习项目。
Spaces： 一个用于托管和共享 交互式机器学习应用程序 和演示的平台。它允许开发人员 展示 他们的模型在实际中的应用，创建用户友好的界面，并通过共享实时演示与他人合作。
TensorFlow Hub 是一个由 Google 开发的可重用机器学习模块的综合库。它专注于促进机器学习模型的共享和部署，特别是那些使用 TensorFlow 构建的模型。
Modules： 一个庞大的预训练模型和模型组件的集合，用户可以浏览、下载和集成用于图像分类、文本嵌入等任务的模块。
Tutorials： 逐步指南和示例，帮助用户理解如何使用 TensorFlow Hub 实现和微调模型。
Documentation： 综合指南和 API 参考，帮助开发人员有效利用库中的资源。
Replicate 是一个平台，允许开发人员通过简单的 API 在云中运行机器学习模型。它专注于使 ML 模型易于访问和部署，而无需广泛的基础设施设置。
Models： 一个由社区贡献的机器学习模型库，用户可以浏览、尝试并将模型集成到他们的应用程序中，几乎不需要努力。
API Access： 简单的 API 用于运行模型，使开发人员能够轻松地在自己的应用程序中部署和扩展模型。
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