3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesInstructional Input Optimizers
Tools that structure instructions and retrieved knowledge to provide models with the most relevant data for specific tasks.
Distinct from Model Performance Optimization: Distinct from general model performance optimization: focuses on the structuring of input prompts and context rather than model-level quantization.
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Awesome Instructional Input Optimizers GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- datawhalechina/hello-agents
datawhalechina/hello-agents
59,685GitHub पर देखेंThis project provides a comprehensive framework for building, training, and managing autonomous agents. It enables the construction of systems that utilize language models to plan, manage memory, and execute multi-step tasks through iterative reasoning loops and tool-based actions. The framework distinguishes itself by offering specialized capabilities for interacting with graphical user interfaces and legacy software, allowing agents to perceive visual elements and perform actions like a human user. It supports complex, cross-application workflows through graph-based orchestration and provid
Structures instructions and retrieved knowledge to provide models with the most relevant data needed to complete tasks accurately.
Pythonagentllmrag - dask/dask
dask/dask
13,746GitHub पर देखेंDask एक पैरेलल कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क और डिस्ट्रीब्यूटेड टास्क शेड्यूलर है जिसे Python डेटा साइंस वर्कफ़्लो को सिंगल मशीनों से बड़े क्लस्टर्स तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक क्लस्टर रिसोर्स मैनेजर के रूप में कार्य करता है जो कार्यों और उनकी डिपेंडेंसी को डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (DAGs) के रूप में प्रस्तुत करके कम्प्यूटेशनल लॉजिक को व्यवस्थित करता है। यह आर्किटेक्चर सिस्टम को जटिल निष्पादन आवश्यकताओं का प्रबंधन करते हुए उपलब्ध हार्डवेयर पर वर्कलोड के वितरण को स्वचालित करने की अनुमति देता है। यह प्रोजेक्ट एक लेज़ी इवैल्यूएशन इंजन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो डेटा ऑपरेशन्स को तब तक स्थगित कर देता है जब तक कि उन्हें स्पष्ट रूप से अनुरोध न किया जाए, जिससे ग्लोबल ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन और कुशल संसाधन आवंटन सक्षम होता है। इसमें उपलब्ध मेमोरी से अधिक डेटासेट को प्रोसेस करते समय सिस्टम क्रैश को रोकने के लिए मेमोरी-अवेयर डेटा स्पिलिंग शामिल है, और यह टास्क ग्राफ फ्यूजन का उपयोग ऑपरेशन्स के अनुक्रमों को एकल निष्पादन चरणों में संयोजित करने के लिए करता है, जिससे शेड्यूलिंग ओवरहेड और इंटर-नोड संचार कम हो जाता है। यह प्लेटफॉर्म बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स के लिए एक व्यापक क्षमता सतह प्रदान करता है, जिसमें डिस्ट्रीब्यूटेड मशीन लर्निंग, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग एकीकरण, और पैरेलल डेटा प्रोसेसिंग के लिए समर्थन शामिल है। यह क्लस्टर लाइफसाइकिल मैनेजमेंट, परफॉरमेंस प्रोफाइलिंग, और टास्क निष्पादन की रीयल-टाइम मॉनिटरिंग के लिए व्यापक उपकरण प्रदान करता है। उपयोगकर्ता इन वातावरणों को स्थानीय हार्डवेयर, क्लाउड प्रदाताओं, कंटेनरीकृत सिस्टम, और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर्स सहित विविध बुनियादी ढांचे पर तैनात कर सकते हैं।
Delays large data inputs to prevent redundant hashing and excessive memory usage during distributed processing.
Pythondasknumpypandas - boundaryml/baml
BoundaryML/baml
7,636GitHub पर देखेंBAML is a prompt engineering framework and LLM client generator that defines AI prompts as type-safe functions. It serves as a structured data extraction tool and workflow orchestrator, transforming unstructured model responses into strongly typed objects using a custom schema language and alignment algorithms. The project distinguishes itself by using a compiler to generate language-specific boilerplate code for API communication and output parsing. It features a dedicated environment for designing complex prompt templates with conditional logic and reusable snippets, and employs genetic alg
Reduces token count by pruning data or splitting prompts to minimize model confusion and hallucinations.
Rustbamlboundarymlguardrails
