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

AnythingLLM - 多功能AI应用，支持多种LLM

AnythingLLM 是一款多功能AI应用，可与任何LLM互动并提高生产力。它无需技术设置，支持在Windows、MacOS和Linux上私密运行最新的LLM。支持自定义模型，包括GPT-4、Llama和Mistral，并且内置多种工具以确保数据隐私。

vercel-llm-api - 免费获取多种LLM模型的API封装

API封装ChatGPTGithubLLMVercel AI Playground开源项目模型下载

这是一款经过反向工程的API封装，提供对多种大型语言模型（LLM）的免费访问，包括OpenAI的ChatGPT和Cohere的Command Nightly。用户可以下载模型、生成文本和聊天消息，自定义参数并进行流式传输。支持使用代理，但目前不支持认证和高级模型。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

LLMstudio - 快速接入最新的LLMs，支持自定义和本地LLMs

GithubLLMstudioLangChain IntegrationPrompt EngineeringPython SDKTensorOps开源项目

Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术

GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理

Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据，创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型，实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调，创建了丰富的多模态指令数据集，涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略，展示出强大的多模态处理能力，有效提升了跨模态数据的解析和理解。

llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包

Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目

llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包，简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具，用于创建kind集群、应用Kubernetes配置，并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南，支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。

VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准

GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。

LAVIS - 多任务语言与视觉模型的统一接口和便捷数据下载工具

BLIPGithubLAVISSalesforceX-InstructBLIPlanguage-vision开源项目

LAVIS是一款用于语言与视觉智能研究的Python库，提供统一接口，支持图像文本预训练、检索和视觉问答等10多种任务，并包含20多个数据集和30多个预训练模型。其模块化设计和自动下载工具简化了数据准备和模型训练，是开发多模态应用的理想选择。

vs-mlrt - 多平台VapourSynth机器学习滤镜运行时集合

AI推理运行时GPU加速GithubVapourSynth开源项目机器学习滤镜跨平台支持

vs-mlrt是一个跨平台VapourSynth机器学习滤镜运行时项目，支持x86 CPU、Intel、NVIDIA和AMD GPU。项目包含vsov、vsort、vstrt和vsncnn等多个运行时，并提供Python封装器vsmlrt.py，统一了不同后端的使用接口。用户可根据硬件选择合适的运行时，实现高效AI滤镜处理。

ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux

GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制

Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面，下载并运行各种模型，如Llama 3.1和Gemma 2等，并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外，Ollama允许用户自定义和优化模型，满足不同的应用需求，如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时，Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js，提供全面的桌面客户端支持，使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。

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