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llama-node

支持多语言大模型推理的Node.js库

llama-node是一个支持多种大语言模型推理的Node.js库,兼容LLaMA、RWKV等模型。它基于llm、llama.cpp、rwkv.cpp,使用napi-rs实现消息传递。支持模型包括Alpaca、GPT4All等,适用于多平台如macOS、Linux和Windows。项目处于早期阶段,API可能会更新。

llama-cpp-wasm - 浏览器环境下运行大语言模型的WebAssembly解决方案
AI模型GithubJavaScript库WebAssemblyllama-cpp-wasm在线演示开源项目
llama-cpp-wasm是一个为llama.cpp提供WebAssembly构建和绑定的开源项目。它支持在浏览器中运行大语言模型,提供单线程和多线程版本。该项目兼容多种模型,包括Qwen、StableLM和TinyLlama等,使开发者能够在Web环境中实现自然语言处理功能。项目易于集成,为浏览器端AI应用开发提供了便利。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库
CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化
llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库,专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术,实现了70B模型的即时加载。通过Python API,开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型(1 token/s)和7B模型(9 tokens/s)。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。
lmstudio.js - 支持在JavaScript和Node.js环境中本地大语言模型的加载和使用的库
API使用GithubLLMNode.jslmstudio.js安装开源项目
lmstudio.js库在JavaScript和Node.js环境中实现本地大语言模型的加载和使用。支持CLI工具的快速安装,模型的预设配置与自定义,跨域资源共享和守护模式。提供详尽的API示例,涵盖模型加载、文本补全、对话和结构化输出功能,适合开发Web应用及定制LLM使用场景的开发者。
llama2.go - Go语言实现的LLaMA-2本地推理引擎
GithubGo语言llama2.go大语言模型开源项目性能优化推理
llama2.go项目实现了LLaMA-2模型的本地推理。该引擎使用纯Go语言编写,源于llama2.c项目。它通过命令行界面实现模型加载和文本生成,并采用并行计算、循环展开等技术优化性能。在Apple M1芯片上,llama2.go能够达到39.28 tok/s的推理速度。作为一种轻量高效的方案,该项目为开发者提供了便捷的LLaMA-2本地部署选择。
llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理,支持多种硬件和系统
C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化
llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现,支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化,包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外,项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心,以及通过 HIP 支持 AMD GPU,为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。
nvim-llama - Neovim插件实现本地运行大型语言模型
DockerGithubNeovimOllama大语言模型开源项目插件
nvim-llama是一个Neovim插件,通过Ollama接口实现本地运行大型语言模型。支持Llama 2、Mistral和CodeLlama等开源模型,利用Docker确保跨平台兼容性。插件提供简单配置选项,用户可轻松选择和下载模型,并通过:Llama命令在Neovim中与AI模型进行对话交互。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
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