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llama_cpp-rs

Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行

llama_cpp-rs是一个Rust绑定库,用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API,支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端,并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程,适合各层级开发者。

Llama-3.2-3B-Overthinker-Q8_0-GGUF - 使用llama.cpp实现高效文本生成
GithubHuggingfaceLLAMA.CPPLyte/Llama-3.2-3B-Overthinker开源项目推理文本生成模型模型转换
Llama-3.2-3B-Overthinker-Q8_0-GGUF模型通过llama.cpp转换为GGUF格式,适用于Mac和Linux。支持CLI和服务器模式的推理,操作流程包括从GitHub克隆到构建和运行,为开发者提供详尽指导。支持多种文本生成需求,并结合硬件加速以优化性能。
llama_cpp.rb - Ruby语言的LLaMA模型集成工具
GithubRubyllama.cpp大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
llama_cpp.rb是一个为Ruby开发者提供llama.cpp绑定的工具,支持在Ruby项目中集成LLaMA模型。该项目实现了模型加载、上下文管理和文本生成等功能,并包含交互式聊天示例。通过简化Ruby环境中大型语言模型的部署和使用过程,llama_cpp.rb为开发者提供了实用的集成方案。
node-llama-cpp - 本地运行文本生成AI模型,兼容Metal和CUDA
AI模型CLI工具Githubnode-llama-cpp开源项目本地运行预构建二进制文件
node-llama-cpp是一个可以在本地机器上运行文本生成AI模型的开源项目,支持Metal和CUDA。提供预构建二进制文件,并在需要时可从源代码构建。用户可以通过命令行界面与模型交互,无需编写代码。项目兼容最新版本的llama.cpp,并支持强制生成解析格式输出,如JSON。
llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架
Githubllama-cpp-agent函数调用大语言模型开源项目结构化输出聊天界面
llama-cpp-agent 是一个开源框架,提供与大型语言模型(LLMs)互动的多种接口,包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具,适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景,具有简单聊天、结构化输出、RAG(检索增强生成)和代理链功能。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式
GPU加速GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF开源项目文本生成模型模型格式量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF采用了最新的GGUF格式,替代了不再支持的GGML,提升了大规模文本生成的性能。它兼容多种客户端与库,从llama.cpp到进阶GPU工具,包括Python库和用户友好的图形界面,如LM Studio和text-generation-webui,以及适用于故事创作的KoboldCpp。此更新提升了模型推理效率,具有广泛的兼容性,适用于多种系统平台,实现快速响应与多功能扩展。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-Q8_0-GGUF - GGUF格式量化版大语言模型支持本地化高性能部署
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp代码部署开源项目模型模型转换
本项目是Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b模型的GGUF格式版本,专为llama.cpp框架优化。提供详细的本地部署指南,包括brew安装和源码编译方法,支持命令行和服务器运行模式。基于transformers库开发,采用Apache-2.0许可证,适合需要在本地环境高效运行大型语言模型的应用场景。
awesome-rust-llm - Rust LLM框架与工具的精选资源集
Awesome Rust LLMGithubOpenAI APIRustllmtransformer-based models开源项目
该资源库收集了优秀的Rust语言LLM(大型语言模型)框架、库、工具、教程和文章。页面分类包括模型推理、项目实例、LLM内存、核心库、工具和向量存储,为开发者提供了在Rust环境中构建和扩展LLM应用的详细指南。内容持续更新,欢迎提交PR。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架,通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练,提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能,适用于教育和实际应用。此外,llm.c支持多种硬件平台,并有多个编程语言的移植版本。
LLamaSharp - 跨平台本地运行LLaMA和LLaVA模型的高效库
GithubLLaMALLaVALLamaSharpsemantic-kernel大模型开源项目
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。
ggml_llava-v1.5-13b - 面向llama.cpp的LLaVA视觉语言模型推理文件
GithubHuggingfaceggmlllama.cppllava开源项目机器学习模型模型推理
这是一个为llama.cpp提供的GGUF文件集合,专门用于llava-v1.5-13b视觉语言模型的端到端推理,无需额外依赖即可部署。其中mmproj-model-f16.gguf文件结构仍处于实验阶段,需要配合llama.cpp最新代码使用以保证兼容性。
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