qwen.cpp

Qwen-LM的高性能C++实现

qwen.cpp Qwen-LM C++实现 ggml 量化模型 Github 开源项目

qwen.cpp是Qwen-LM的开源C++实现，基于ggml开发，支持实时对话、纯C++ tiktoken和流式生成。项目兼容x86/arm CPU、NVIDIA GPU，适用于Linux和MacOS平台。提供模型量化、Python绑定等功能，可在本地设备运行高性能Qwen对话模型。

rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合：高效文本生成

GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本

RWKV项目由Bo Peng主导，结合RNN和Transformer的优势，提供强大的LLM性能，支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练，如GPT，可用于高效文本生成，并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案，使得用户能够轻松部署在不同环境中，享有快速且节能的文本生成体验，符合现代AI开发需求。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理

GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型

该项目采用AWQ低位量化方法，提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ，AWQ在减少部署成本的同时，能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化，并兼容vLLM与Huggingface TGI插件，高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下，该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。

llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎支持多平台高性能部署

AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理

llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型

CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化

CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式，替代GGML，增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库，如text-generation-webui和LM Studio，并提供多种量化选项，以适应不同硬件需求，支持与LangChain等Python项目的高级整合。

bark.cpp - 改进多语言文本生成的实时音频技术

Githubbark.cpp多语言实时开源项目文本到语音模型支持

bark.cpp 是一个用纯 C/C++ 编写的开源项目，实现了 SunoAI 的 bark 模型，用于提供高质量的实时多语言文本到语音转换。该项目无需外部依赖，支持 AVX、AVX2 和 AVX512 指令集，兼容 CPU 和 GPU，并提供 F16/F32 混合精度和多种量化选项。用户可以轻松进行构建、下载模型和转换格式。社区成员可以通过报告问题、提出新功能或提交 pull request 来贡献代码。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术，显著提升性能

AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型

Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术，涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越，超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。

rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎

CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化

rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。

qlib - 开源AI量化投资平台

GithubQlib人工智能开源项目机器学习模型量化投资

Qlib是一个开源AI量化投资平台，利用AI技术赋能金融研究和价值创造。支持监督学习、市场动态建模和强化学习等多种机器学习模式，覆盖量化投资的全部流程，如alpha寻求、风险管理、投资组合构建及订单执行。平台不断更新，引入最新量化研究成果和论文。

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