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lmdeploy

优化LLM推理的量化和部署工具

LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包,专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务,显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务,兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎,支持多种LLMs和VLMs模型,降低开发者的技术门槛。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8-KV - Meta-Llama-3.1的FP8量化方法实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructQuark开源项目推理模型量化
项目使用Quark对Meta-Llama-3.1模型进行FP8量化,优化了线性层(不含lm_head)的权重和激活过程。支持用户在单或多GPU平台上部署并在vLLM兼容平台上高效运行。尽管伪量化评估结果可能与实际推理精确度略有不同,但仍提供关键指标,助力模型开发与优化。通过FP8对称模式的应用,模型性能得到提升,并提供了准确性的参考标准,为后续模型开发提供支持。
JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具
AI工具JSONJsonLLM加载数据程序
JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求,为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法,JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少,这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。
dify - 开源LLM应用开发平台,集成AI工作流和模型管理
DifyGithub人工智能应用企业解决方案开源项目模型支持热门自托管
Dify是一款革命性的开源LLM应用开发平台,提供直观的用户界面和强大的AI工作流功能。该平台支持数百种专有和开源LLM,包括GPT、Mistral、Llama3等,同时提供文档摄取、性能监控、工作流构建等全面功能,满足从原型到生产的所有需求。Dify还支持企业级特性,如单点登录和访问控制,提供自托管解决方案,确保快速部署和高效整合。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目
GithubHuggingfaceLlama-3.2-1B-InstructMLC-LLM人工智能大语言模型开源项目模型聊天机器人
Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本,适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术,在保持性能的同时减小体积,适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。
lollms-webui - 多功能AI模型界面,简化多任务操作
AI模型GithubLoLLMs图像生成多模态系统开源项目音乐生成
LoLLMs WebUI是一个用户友好的平台,支持500多种AI专家和2500多种精细调优模型,适用于写作、编码、数据分析和图像生成等任务。平台兼容多种后端配置,如LM Studio、Ollama和vllm,并提供简单的安装选项。无论是学生、专业人士还是娱乐用户,LoLLMs都能满足多种需求。
rocket-3B-llamafile - 提供多操作系统兼容的高效量化模型文件格式
DPOGithubHuggingfaceRocket 3Bllamafile开源项目模型模型兼容性量化
项目提供了Rocket 3B模型的llamafile格式文件,支持在多平台上进行高效的GPU和CPU推理。由Mozilla Ocho引入的llamafile格式结合Cosmopolitan Libc,能将LLM权重转化为适用于各大操作系统的llama.cpp二进制文件。项目提供多种量化选项,用户可以根据需求选择不同的llamafile进行加载与运行,并通过如llama-cpp-python、ctransformers等工具享受GPU加速的便利。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理,并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息,有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型,并提供Docker部署选项,是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
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