LM-Kit

LM-Kit: 使用本地 AI 代理驱动更智能的应用

什么是 LM-Kit？ LM-Kit 是一款企业级工具包，旨在将 AI 代理直接集成到您的基础设施中。它利用本地大型语言模型 (LLM) 提供速度、隐私和控制，使其成为驱动下一代应用的理想选择。LM-Kit 提供针对复杂自然语言处理 (NLP) 优化的、特定于任务的多模态 LLM。

主要特性和优势：

• 本地优先的 LLM 工具包： 完全在您的基础设施上运行，确保数据隐私并消除云依赖。
• 特定于任务的模型： 协调用于文档理解、数据提取、NER、PII 识别、翻译等的专用代理。
• 成本效益： 通过轻量级、专业化的模型降低基础设施和云支出。
• 数据主权： 将敏感信息完全置于您的控制之下。
• 优化执行： 通过专门用于特定任务的代理提供更快的性能。
• 资源效率： 以最少的硬件使用量实现高精度。
• 无缝集成： 提供原生 SDK，可轻松与现有应用程序集成，从而提高性能并减少延迟。

LM-Kit 如何工作？

LM-Kit 通过引入专用的、特定于任务的代理，消除了对超大、缓慢且昂贵的云模型的需求。这些代理旨在以更高的速度和准确性出色地完成特定任务，并且可以编排成超出孤立自动化的完整工作流程。

核心功能：

LM-Kit 提供了一套全面的功能，可以增强跨不同领域的 AI 应用。主要功能包括：

• 问答： 用于回答查询的单轮和多轮交互。
• 文本生成： 自动创建相关文本。
• 约束生成： 使用 JSON 模式、语法规则或模板在约束内生成文本。
• 文本校正和重写： 校正拼写/语法并以特定风格重写文本。
• 文本翻译： 在语言之间转换文本。
• 语言检测： 从文本、图像或音频输入中识别语言。
• 文本摘要： 从冗长的文本中生成简洁的摘要。
• 结构化数据提取： 从各种来源提取和构建数据。
• 情感和情绪分析： 检测文本中的情绪基调和特定情绪。
• 关键词和命名实体识别 (NER)： 提取重要的关键词和关键实体。
• PII 提取： 识别和分类个人标识符以符合隐私规定。
• 语音转文本： 将口语转录为文本。
• 图像分析： 使用基于视觉的任务检查和解释图像。

为什么 LM-Kit 很重要？

在当今数据驱动的世界中，企业需要快速、安全且经济高效的 AI 解决方案。LM-Kit 通过为 AI 代理集成提供本地优先的方法来满足这些需求。通过在您自己的基础设施上运行 LLM，您可以确保数据隐私、减少延迟并降低成本。

LM-Kit 适合哪些人？

LM-Kit 非常适合希望将生成式 AI 集成到其应用程序中，同时保持对其数据控制的开发人员、产品负责人和企业。它特别适用于：

• 处理敏感数据并需要强大的隐私保护措施的企业。
• 希望减少对基于云的 AI 服务依赖的组织。
• 寻求将 AI 无缝且高效地集成到其应用程序中的开发人员。

如何使用 LM-Kit？

1. 开始构建： 访问 LM-Kit 工具包，并开始使用原生 SDK 将 AI 代理集成到您的应用程序中。
2. 探索功能： 利用问答、文本生成、数据提取等功能来增强您的应用程序。
3. 优化性能： 利用模型量化和微调，在您的硬件上实现最佳性能。

在任何硬件、任何地点都具有无与伦比的性能

LM-Kit 经过精心设计，无论是在本地还是在云端部署，都能提供最佳性能。它以最少的配置和跨各种硬件设置的顶级性能提供无缝的 Gen-AI 功能。

• 零依赖
• 原生支持 Apple ARM (带 Metal 加速) 和 Intel
• 支持 x86 架构的 AVX 和 AVX2
• 使用 CUDA 和 AMD GPU 进行专门加速
• 混合 CPU+GPU 推理，以提高模型超出总 VRAM 容量的性能

LM-Kit Maestro 在行动

探索更多演示，了解 LM-Kit 如何提升您的 AI 项目。该平台构建在强大的认知框架之上，支持创建智能且适应性强的代理应用程序。无论您是希望改进数据处理、增强用户体验还是自动化复杂任务，LM-Kit 都能提供解决方案。

结论

LM-Kit 是一款功能强大的工具包，使开发人员和企业能够利用生成式 AI 的优势，同时保持对其数据和基础设施的控制。凭借其本地优先的方法、特定于任务的模型和无缝集成功能，LM-Kit 是释放您的应用程序中 AI 潜力的关键。考虑使用 LM-Kit 获得更快、更具成本效益且更安全的 AI 解决方案。