mlx-vlm

在Mac上运行Vision LLMs的MLX-VLM软件包

MLX-VLM Vision LLMs Mac MLX 安装包 Github 开源项目

MLX-VLM是一款在Mac上运行Vision LLMs的开源软件包，支持通过pip安装。用户可以使用命令行界面（CLI）、Gradio聊天UI或脚本进行模型推理。该软件包支持多个预训练模型，便捷地应用聊天模板并生成输出，是开发人员和研究人员进行视觉问答的实用工具。

文档

LLM.swift - 多平台兼容的大型语言模型交互Swift库

GithubHuggingFaceModelLLM.swiftSwiftasynclarge language models开源项目

`LLM.swift` 是一个简洁易用的库，支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`，性能优越，并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能，并支持从HuggingFace获取模型数据，适用于跨平台高效语言模型交互的需求。

nm-vllm - 基于vLLM的企业级大语言模型推理引擎

DockerGithubPyPInm-vllmvLLM开源项目模型优化

nm-vllm是Neural Magic维护的企业级大语言模型推理引擎，基于vLLM开发。支持PyPI安装和Docker部署，提供CUDA加速和稀疏化功能，可提高推理效率。项目在Hugging Face上提供多种优化模型，为大规模语言模型部署提供高效解决方案。

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型

OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

LM Studio - 支持多种大型语言模型的本地运行与下载平台

AI工具LM Studio人工智能大语言模型用户界面离线运行

LM Studio是一款简化开源大型语言模型(LLMs)使用的软件应用。支持在个人电脑上离线运行LLMs，如LLaMa、MPT和Gemma等，提供内置聊天界面和兼容OpenAI的本地服务器。用户可从Hugging Face仓库下载兼容模型文件，无需编程技能即可操作。支持多模型同时运行，兼容Apple Silicon Mac和支持AVX2的Windows/Linux PC。LM Studio通过直观界面，使AI技术更易于访问和管理。

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。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

lms - 简化模型管理和本地API服务的命令行工具

API服务器GithubLM Studiolms命令行工具开源项目模型管理

lms 是一款命令行工具，专为 LM Studio 设计，提供模型管理和本地API服务。用户可以通过简单的命令进行安装、启动和管理模型，并支持GPU加速。无论是查看模型状态、加载和卸载模型，还是创建新项目，lms 都能轻松应对。工具还支持流式日志监控，确保用户对模型运行状态一目了然，是开发者和数据科学家的实用工具。

fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型

APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习

FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。

mlx-examples - MLX框架多领域应用示例集合

Apple SiliconGithubMLX开源项目机器学习模型示例深度学习

MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现，支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用，为机器学习开发者提供了参考资源。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

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