LazyLLM

Outil de développement permettant de construire des applications de grands modèles multi-agents à faible code

Nouveau Produit PremiumProgrammationframeworkapprentissage-profond

LazyLLM est un outil de développement visant à simplifier le processus de création d'applications d'intelligence artificielle. Il fournit une solution à faible code permettant aux développeurs, même sans connaissance approfondie des grands modèles, d'assembler facilement des applications d'IA intégrant plusieurs agents. LazyLLM prend en charge le déploiement en un clic de tous les modules, la compatibilité multiplateforme, l'optimisation automatique des paramètres par recherche en grille et un réglage fin efficace des modèles, améliorant ainsi les performances des applications.

Processus d'assemblage d'applications IA simplifié
aussi simple que de construire avec des blocs.
Déploiement en un clic des applications complexes
simplification du processus de déploiement des applications multi-agents.
Compatibilité multiplateforme : aucun changement de code requis
commutation en un clic entre les plateformes IaaS.
Prise en charge de l'optimisation des paramètres par recherche en grille
essai automatique de différentes configurations pour trouver rapidement la meilleure configuration.
Réglage fin efficace des modèles : sélection automatique du framework de réglage fin et de la stratégie de partitionnement des modèles en fonction du contexte.
Fourniture d'une interface utilisateur de base

LazyLLM cible les chercheurs et développeurs en algorithmes
en particulier ceux qui souhaitent se libérer des complexités de la mise en œuvre technique pour se concentrer sur les algorithmes et les données. Que vous soyez débutant ou expert chevronné
LazyLLM peut vous aider à simplifier la création d'applications d'IA afin de vous permettre de vous concentrer sur l'amélioration des performances des algorithmes.

Création d'un chatbot pour des conversations à plusieurs tours avec les utilisateurs.
Mise en œuvre de la génération améliorée par la recherche
combinant les résultats de recherche et un modèle génératif pour fournir des réponses plus précises.
Création d'histoires : génération automatique du contenu d'une histoire en fonction du synopsis fourni par l'utilisateur.

1. Installez LazyLLM via le code source ou pip.
2. Configurez les variables d'environnement ou le fichier de configuration pour permettre à LazyLLM d'accéder aux services API nécessaires.
3. Importez les modules et composants LazyLLM en fonction de vos besoins.
4. Assemblez l'application IA à l'aide des composants et modules fournis par LazyLLM.
5. Utilisez la fonction Flow de LazyLLM pour définir le flux de données et le workflow.

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LazyLLM — Outil de développement permettant de construire des applications de grands modèles multi-agents à faible code

Visualiseur GraphRAG — Un outil web permettant de visualiser et d'explorer les données générées par l'outil Microsoft GraphRAG.

DB-GPT — Framework de développement d'applications de données natives pour l'IA

stocks-insights-ai-agent — Application full-stack basée sur LLM et LangChain, conçue pour la recherche de données et d'actualités boursières.

Extractous — Outil d'extraction de données non structurées rapide et efficace

Dabarqus — Outil d'intégration de données privées avec les grands modèles linguistiques de l'IA.

rag-chatbot — Un chatbot capable de dialoguer localement avec plusieurs fichiers PDF.

gptme — Assistant personnel IA dans votre terminal, avec outils locaux.

Epsilla — Construisez des applications LLM prêtes pour la production sans codage.

Techniques RAG — Ensemble révolutionnaire de techniques pour les systèmes de génération augmentée par la recherche.

IncarnaMind — Dialoguez avec vos documents grâce à des grands modèles de langage comme GPT.

Composio — Ensemble d'outils pour agents IA, permettant de gérer des tâches complexes.

Album IA — Album IA : un album photo piloté par l'IA, générant automatiquement les métadonnées des images et permettant de dialoguer avec elles.

Apprenez RAG avec Langchain — Maîtrisez la technologie RAG et améliorez la précision et la pertinence de vos contenus générés par l'IA.

RAGElo — Outil de classement Elo pour les agents LLM basés sur RAG

Omakase RAG Orchestrator — Framework d'application RAG intégrant Django, Llamaindex et Google Drive.

llama-recipes — Ensemble de bibliothèques et de scripts d'exemples pour affiner le modèle Meta Llama.

Create-tsi — Boîte à outils d'IA générative RAG pour la génération d'applications IA low-code.

Algomax — Simplifie l'évaluation des sorties des modèles LLM et RAG, et offre des informations sur les indicateurs qualitatifs.

l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

Générateur Firecrawl LLMs.txt — Outil de génération de fichiers texte intégrés à partir de sites Web pour l'entraînement et l'inférence des LLM

Hugo Translator — Outil de traduction d'articles basé sur les LLM, traduisant et créant automatiquement des fichiers Markdown multilingues.

Aviator Agents — Framework d'agents basé sur LLM, utilisé pour effectuer des migrations de code à grande échelle dans les dépôts de code.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM

Crawl4LLM — Outil de crawling Web performant pour le pré-entraînement des LLM, axé sur l'extraction efficace de données Web de haute qualité.

hallucination-leaderboard — Un classement comparant les performances de grands modèles de langage (LLM) en matière d'hallucinations lors de la synthèse de courts documents.

wdoc — wdoc est un puissant système RAG (Retrieval Augmented Generation) conçu pour traiter et interroger des documents de différents types.

VisionAgent — VisionAgent est une bibliothèque permettant de générer du code pour résoudre des tâches de vision par ordinateur, et compatible avec plusieurs fournisseurs de LLM.

OmniParser V2 — OmniParser V2 est une technologie permettant de transformer n'importe quel LLM en agent utilisable par ordinateur.

Supametas.AI — Plateforme de traitement de données non structurées, aidant les entreprises à construire rapidement des ensembles de données sectorielles et à les intégrer à une base de connaissances LLM RAG.