Lamini

这是一个面向企业的大规模语言模型（LLM）平台。以下是关于 Lamini 的一些关键信息：

• LLM 推理和调优：Lamini 提供企业级的 LLM 推理和调优服务。
• 快速部署：Lamini 声称可以在10分钟内在任何地方部署其事实性 LLM。
• Lamini 记忆调优：通过 Lamini 记忆调优，即使涉及数千个特定 ID 或其他内部数据，团队也能实现超过95%的准确率。
• 环境适应性：推理和调优可以在任何环境中运行，包括与外界隔离的环境，支持 Nvidia 或 AMD GPU。
• JSON 输出保证：Lamini 保证其 LLM 输出的 JSON 结构与应用程序需求完全匹配，具有100%的模式准确性。
• 高吞吐量推理：Lamini 每秒可以处理的查询量是 vLLM 的52倍，减少了用户的等待时间。

领导团队

• Sharon Zhou：斯坦福大学生成人工智能领域的教授，斯坦福大学生成人工智能博士（师从 Andrew Ng），MIT 技术评论35岁以下创新者，创建了最大的 Coursera 生成人工智能课程，谷歌产品经理，哈佛大学经典与计算机科学专业。
• Greg Diamos：MLPerf 联合创始人，行业标准的机器学习性能，Landing AI 工程主管，百度硅谷人工智能实验室负责人，为超过10亿用户部署了 LLM，领导了超过125名工程师，发表了14,000次引用的 AI 扩展法则、Tensor Cores 研究，NVIDIA CUDA 架构师（从2008年开始），佐治亚理工学院计算机工程博士。

客户评价

• Copy.ai：Lamini 的分类器 SDK 易于使用，一旦调整好的 LLM 准备就绪，我们测试后发现它非常容易部署到生产环境中。这使我们能够非常迅速地行动。
• Chris：与 sklearn 相比，微调没有很多文档或最佳实践。这需要大量的试验和错误，所以微调一个模型需要几周的时间。使用 Lamini，我震惊了 —— 它只需要2小时。

如果您对 Lamini 感兴趣或想了解更多信息，可以访问他们的官方网站。如果您有任何具体问题或需要帮助，请随时告诉我。