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-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。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

LLM-Finetuning-Toolkit - 配置化CLI工具，用于LLM微调和实验管理

CLI工具GithubLLM Finetuning ToolkitLLM微调实验开源项目配置文件

该工具通过yaml配置文件进行管理，支持LLM微调的各个方面，包括提示词、模型、优化策略和测试。用户可以通过pipx或pip安装，并按照提供的指南进行使用，涵盖基础到高级的使用场景。实验结果会被自动记录和保存。工具的模块化设计允许进一步扩展和定制。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

LlamaChat - macOS上的LLaMA、Alpaca和GPT4All本地聊天应用

GithubLLaMALlamaChatmacOS开源项目模型转换聊天历史

LlamaChat，一个为macOS设计的聊天应用，支持用户在本地与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行交互。它支持多种模型格式，如PyTorch checkpoints及ggml文件，并具备聊天历史记录及模型调试功能。请注意，LlamaChat不提供模型文件，用户需自行根据相关条款获取。

mflux - Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具

AI绘图FLUXGithubHuggingface DiffusersMLXMacFLUX开源项目

mflux是基于Apple MLX框架的FLUX模型开源实现，为Mac设备优化的AI图像生成工具。它支持本地运行FLUX.1-Schnell模型，可生成1024x1024分辨率图像，无需云服务。项目代码简洁，专注于模型表达，适合学习和开发。未来计划支持更多FLUX模型和功能。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优

GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优

LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器，支持本地和云端部署并兼容OpenAI API

GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管

Modelz LLM 是一款推理服务器，支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型（LLM），如FastChat、LLaMA和ChatGLM，并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互，支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境，便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。

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