LLM Engineer Toolkit是什么？

LLM Engineer Toolkit是一个精心整理的LLM工具库，它将120多个与LLM相关的库按照功能和用途进行了细致分类，涵盖了从训练微调、应用开发、推理服务到安全评估等 LLM 开发全流程所需的工具。

LLM Engineer Toolkit工具分类

1. LLM训练和微调

unsloth：快速微调LLM，减少内存占用。

PEFT：参数高效微调库。

TRL：通过强化学习训练Transformer语言模型。

DeepSpeed：分布式训练和推理优化库。

2. LLM应用开发

LangChain：开发基于LLM的应用。

Llama Index：为LLM应用提供数据框架。

Haystack：端到端LLM框架，支持与Transformer模型和向量搜索集成。

3. LLM推理

vLLM：高吞吐量、内存高效的推理引擎。

LightLLM：轻量级、可扩展的推理框架。

TensorRT-LLM：Nvidia框架，用于优化LLM推理。

4. LLM服务

Langcorn：自动将LangChain应用部署为FastAPI服务。

LitServe：支持批量、流式传输和GPU自动扩展的快速服务引擎。

5. LLM数据提取

Crawl4AI：开源的LLM友好型网络爬虫。

Docling：文档解析工具。

PyMuPDF4LLM：用于提取PDF内容的工具。

6. LLM数据生成

DataDreamer：合成数据生成库。

fabricator：灵活的合成数据生成框架。

7. LLM安全与监控

LLM Guard：LLM交互的安全工具。

Weights & Biases：跟踪LLM性能。

Helicone：开源的LLM可观测性平台。

8. LLM评估

Ragas：LLM应用评估工具。

LangTest：提供多种测试类型，评估LLM的准确性、偏见和鲁棒性。

9. LLM嵌入模型

Sentence-Transformers：最先进的文本嵌入模型。

Text Embedding Inference：高性能嵌入模型推理工具。

10. 其他

LLM Transparency Tool：分析Transformer模型内部机制的工具。

mergekit：合并预训练LLM的工具。

llm-engineer-toolkit工具库GitHub仓库：https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit