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node-mlx

基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具

node-mlx机器学习框架JavaScriptMLXGPU支持Github开源项目

node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架，支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例，涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务，使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。

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介绍相关项目
mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理
Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型
MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。
nlp.js - Node.js 多语言自然语言处理工具
GithubNLP.js多语言支持开源项目情感分析插件系统自然语言处理
NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能，包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统，方便用户扩展和定制功能。文档详尽，适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。
tfjs - 支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库
APIGithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习模型转换
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库，专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型，包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台，满足不同项目的需求。
IntelliNode - 集成多种AI模型的统一接口、评估与生产模块
AI集成GithubIntelliNode图像生成开源项目语义搜索语言模型
IntelliNode 是一个 JavaScript 模块，能将先进的 AI 技术集成到项目中。通过直观的函数调用，可生成文本、语音或图像，并切换使用 ChatGPT、LLaMA、WaveNet、Gemini 和 Stable Diffusion 等模型。主要功能包括语义搜索、多模型评估和聊天机器人。简单 npm 安装后即可使用最新 AI 模型，详情参见文档和示例代码。
SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包
Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目
SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。
PicoMLXServer - 简化MLX AI模型管理的工具
AI助手GithubHuggingFaceMLXOpenAI APIPico MLX Server开源项目
Pico MLX Server提供简单易用的图形界面，便于管理MLX AI模型。通过菜单栏可以迅速启动和停止服务器，用户还可以从HuggingFace下载MLX模型，安装Python环境和必要依赖，并在多个端口同时运行多个服务器。此外，Pico MLX Server兼容OpenAI API，支持现有的AI聊天客户端。适用于macOS 14.0及以上版本。
mlx-vlm - 在Mac上运行Vision LLMs的MLX-VLM软件包
GithubMLXMLX-VLMMacVision LLMs安装包开源项目
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。
embedJs - 开源Node.js框架，助力构建基于检索的生成应用与大型语言模型
EmbedJsGithubLLMRAGApplicationBuilder加载器向量数据库开源项目
EmbedJs为一个开源Node.js框架，使开发者能轻松构建个性化的LLM应用。它不仅支持分割数据、生成嵌入和存储优化，还提供多种向量数据库和数据加载器选项，有效提升应用的整体性能和响应能力。适用于需要高精度回答和上下文交互的复杂场景。
machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
ai-jsx - JavaScript和JSX驱动的智能应用开发框架
AI.JSXGithubLLMReact人工智能应用开源项目框架
AI.JSX是一个基于JavaScript和JSX的AI应用开发框架。该框架集成了先进的提示工程工具，支持LLM渲染React组件，兼容OpenAI、Anthropic等多种模型。AI.JSX内置工具和文档问答功能，支持生成式UI，可用于独立LLM应用或大型React项目。框架具备流式处理能力，适配现代Web技术栈，并与LangChainJS无缝集成，为AI应用开发提供全面解决方案。
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