LLM Engineer Toolkit 저장소 소개
최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전이 가속화되면서, 이를 활용한 애플리케이션 개발이 활발해지고 있습니다. 하지만, LLM을 효과적으로 훈련하고, 배포하고, 활용하는 것은 여전히 쉽지 않은 일입니다.
이번에 소개하는 LLM Engineer Toolkit은 120개 이상의 LLM 관련 라이브러리를 카테고리별로 정리하여 제공합니다.
LLM Engineer Toolkit은 LLM의 훈련(Fine-tuning), 추론(Inference), 애플리케이션 개발(Application Development), 평가(Evaluation), 안전성(Safety & Security) 등 다양한 분야의 라이브러리를 모아둔 종합 툴킷입니다.
이 레포지토리는 다음과 같은 주요 카테고리로 구성되어 있으며, 각 카테고리를 클릭하여 해당 카테고리의 목록을 확인할 수 있습니다:
LLM Training
LLM Application Development
LLM RAG
LLM Inference
LLM Serving
LLM Data Extraction
LLM Data Generation
LLM Agents
LLM Evaluation
LLM Monitoring
LLM Prompts
LLM Structured Outputs
LLM Safety and Security
LLM Embedding Models
Others라이선스
LLM Engineer Toolkit 저장소는 Apache-2.0 License로 공개 및 배포되고 있습니다.
LLM Engineer Toolkit 저장소 바로가기
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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