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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。

nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
llm - 用于处理大型语言模型的 Rust 库生态系统
GithubLLMRustggmlinference librarymachine learning开源项目
该项目因时间和资源不足已归档,建议使用其他高质量的Rust推理库,如Ratchet、Candle和llama.cpp等。项目原README包含当前状态、支持的模型及使用方法等详细信息。
LlamaChat - Mac平台上的本地大型语言模型聊天工具
AI工具AlpacaGPT4AllLLaMALlamaChat本地聊天模型
LlamaChat是Mac平台上的开源聊天应用,支持在本地运行LLaMA、Alpaca和GPT4All等大型语言模型。用户可直接导入PyTorch模型检查点或.ggml文件,灵活选择模型。该应用基于llama.cpp和llama.swift构建,完全免费开源,为用户提供了便捷途径来体验先进的语言模型技术。
llama-hub - 社区驱动的大语言模型数据集成工具库
GithubLlamaHubLlamaIndex工具集成开源项目数据加载器
LlamaHub是一个开源项目,汇集了社区贡献的数据加载器、工具和Llama包。该项目旨在简化大型语言模型与多样化知识源的连接过程。LlamaHub提供丰富的工具集,支持创建自定义数据代理,实现智能数据处理和应用。通过PyPI包和LlamaIndex下载器等多种集成方式,LlamaHub为用户提供了便捷的使用体验,有助于充分发挥大型语言模型的潜力。
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议
Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品,支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成,适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。
llama-api-server - 开源RESTful API服务器,兼容OpenAI API
AIAPIGithubllama-api-server安装开源项目模型
llama-api-server是一个开源RESTful API服务器,兼容OpenAI API并支持llama和llama2等后端。用户可以通过PyPI下载、配置模型和安全令牌文件后启动服务器。该项目支持广泛的GPT工具和框架,提供详尽的安装及使用指南。其主要功能包括文本完成、嵌入和聊天,并支持参数设置如温度和顶级概率。项目正处于积极开发阶段,未来将添加更多功能和文档。
Llama-3.2-3B-Overthinker-Q8_0-GGUF - 使用llama.cpp实现高效文本生成
GithubHuggingfaceLLAMA.CPPLyte/Llama-3.2-3B-Overthinker开源项目推理文本生成模型模型转换
Llama-3.2-3B-Overthinker-Q8_0-GGUF模型通过llama.cpp转换为GGUF格式,适用于Mac和Linux。支持CLI和服务器模式的推理,操作流程包括从GitHub克隆到构建和运行,为开发者提供详尽指导。支持多种文本生成需求,并结合硬件加速以优化性能。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化,提升对话和信息处理效率
GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准
这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型,提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化,能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率,并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中,这些优化后的模型确保了良好的性能表现。
llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用
AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型
llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
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