HyperLLM 是一款集成化的工具套件，专为大型语言模型的训练、微调与高效部署，以及基于检索增强生成（RAG）的 AI 应用而设计。简单来说，它将三大核心模块整合为一体，覆盖了从模型研发到上线部署的完整工作流程，帮助开发者显著降低开发成本与计算资源消耗。

什么是HyperLLM？

首先介绍其中的 HyperHRT——这是由印度理工学院帕特纳分校打造的新一代语言模型架构，支持对小型语言模型进行训练、调整与集成。它的独特之处在于采用了实时去中心化微调方法，使得模型迭代更加灵活高效。与之配套的 HyperCrawl 则是一个以机器学习为核心的网站爬虫，专为未来大型语言模型所需的基础设施而设计。HyperCrawl 的模型在计算资源需求上远低于现有同类方案，同时性能表现却超越了许多传统爬虫。而 Exthalpy 是一种无服务器检索技术，为 AI 应用提供高效的知识检索动力。三者协同工作，让你能够轻松构建以检索为核心的 AI 应用与语言模型，大幅减少对高计算量训练过程的依赖。

如何使用 HyperLLM？

使用方法非常直观：你可以通过 API 调用 HyperCrawl，或将其直接安装为 Python 库；Exthalpy 用于构建以检索为核心的 AI 应用；而 HyperHRT 则负责语言模型的训练与微调。

HyperLLM 的核心功能

• 基于实时去中心化的模型微调（HyperHRT）
• 以机器学习为核心的网站爬虫（HyperCrawl）
• 无服务器检索能力（Exthalpy）
• 异步检索支持
• 数据预处理与合并
• 本地嵌入向量配置
• 密集向量语义检索
• 历史数据集管理