LLamaSharp

跨平台本地运行LLaMA和LLaVA模型的高效库

LLamaSharp LLaMA LLaVA semantic-kernel 大模型 Github 开源项目

LLamaSharp是一个基于llama.cpp的跨平台库，支持在本地设备上高效运行LLaMA和LLaVA等大语言模型。该库提供高级API和RAG支持，便于在应用中部署大型语言模型。LLamaSharp兼容多种后端，支持CPU和GPU推理，适用于Windows、Linux和Mac平台。通过集成semantic-kernel和kernel-memory等库，LLamaSharp简化了应用开发，并提供多个示例和教程帮助用户快速上手。

Github

Huggingface

介绍相关项目

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

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。

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。

llamafile - 单文件执行的开源LLM部署框架

GithubLLMllamafile人工智能开源开源项目本地运行

llamafile项目将开源语言模型(LLM)封装为单个可执行文件，无需安装即可在本地运行。它集成了llama.cpp和Cosmopolitan Libc，支持跨平台使用，并提供Web界面和OpenAI兼容API。该框架简化了LLaVA、Mistral等多种LLM的部署流程，方便开发者和用户快速访问和应用这些模型。

llama - Meta开源的大语言模型

AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门

meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

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。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

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。

llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现

GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容

llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目，旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化，实现高效的LLaMA模型推理，替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构，兼容Mac、Linux和Windows，涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化，并提供内置REST API，适用于真实项目中的服务器模式。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

相关项目

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