ChainStream est un cadre d'inférence multiplateforme pour mobiles et ordinateurs qui diffuse en temps réel des sorties partielles des grands modèles linguistiques. Il divise l'inférence LLM en chaînes de sous-modèles, permettant une livraison incrémentielle de tokens et réduisant la latence perçue. Les développeurs peuvent intégrer ChainStream dans leurs applications via une API C++ simple, choisir des backends préférés comme ONNX Runtime ou TFLite, et personnaliser les étapes du pipeline. Fonctionne sur Android, iOS, Windows, Linux et macOS, permettant une véritable chat, traduction ou fonctionnalités d'assistance pilotées par l'IA directement sur l’appareil, sans dépendance serveur.

Flock fournit un cadre modulaire convivial pour enchaîner plusieurs appels LLM, gérer la mémoire conversationnelle et intégrer des outils externes dans des agents autonomes. Avec le support de l'exécution asynchrone et des extensions de plugins, Flock permet un contrôle précis du comportement de l'agent, des déclencheurs et de la gestion du contexte. Il fonctionne parfaitement dans les environnements Node.js et navigateur, permettant aux équipes de prototyper rapidement des chatbots, des flux de traitement de données, des assistants virtuels et d'autres solutions d'automatisation basées sur l'IA.

LiteLLM est un cadre complet conçu pour rationaliser la gestion de plusieurs grands modèles linguistiques (LLM) via une API unifiée. En offrant un modèle d'interaction standardisé similaire à l'API d'OpenAI, les utilisateurs peuvent facilement tirer parti de plus de 100 LLM différents sans avoir à se soucier de formats et de protocoles divers. LiteLLM gère des complexités telles que l'équilibrage de charge, les solutions de secours et le suivi des dépenses auprès de différents fournisseurs de services, facilitant ainsi l'intégration et la gestion de divers services de LLM dans leurs applications.