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 JavaScript MLX GPU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

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。

llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API

AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目

llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。

Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用

GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化

Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。

openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南

GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理

该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现，涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者，有助于读者深入理解机器学习系统，提升实际应用和开发能力。

scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案

GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习

scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类，涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法，性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境，配有详细文档和示例，简化了Node.js中的机器学习应用。

nvm - 命令行下轻松管理多个 Node.js 版本

GithubNode.jsnvm命令行工具开源项目版本管理跨平台

nvm 是一款跨平台的 Node.js 版本管理工具，适用于 Unix、macOS 和 Windows WSL 系统。它通过命令行界面，让开发者能快速安装、切换和管理多个 Node.js 版本。nvm 简化了不同项目间 Node.js 环境的配置过程，提高了开发效率和灵活性。通过简单的命令，开发者可以轻松在不同项目中使用所需的特定 Node.js 版本，大大提升了开发体验。

neo - 多线程驱动的高性能JavaScript框架

GithubNeo.mjsWorker前端框架多窗口应用多线程开源项目

Neo.mjs是一个基于多线程技术的JavaScript框架，通过将框架和应用逻辑移至Web Worker中，提高了前端应用的性能。该框架支持组件复用和多窗口状态共享，适用于开发复杂的金融、数据科学和多窗口可视化应用。Neo.mjs为开发者提供了构建高性能、多窗口Web应用的解决方案。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

max - 一套集成的AI库、工具和技术

AIGithubMAX工具链开源项目推理硬件可移植性

MAX平台是一套集成的AI库、工具和技术，统一了分散的AI部署工作流。通过提供单一开发工具链，MAX显著缩短了创新产品的上市时间，同时具备完全编程能力、卓越的性能和顺畅的硬件兼容性。文档、代码示例和Jupyter笔记本等资源可帮助用户快速起步，并提供社区支持和交流。

LlamaIndexTS - 轻量级TS/JS库，简化自定义数据与大型语言模型的整合

GithubLLMLlamaIndexNode.jsOpenAIReact开源项目

LlamaIndex.TS 提供简便的 TypeScript 和 JavaScript 库，帮助开发者将数据集成到大型语言模型中。支持 Node.js、Deno、Bun 和 React Server Components 等 JS 环境，尽量减少浏览器环境的限制。通过文档分割、嵌入和查询引擎，用户可以高效创建索引并执行查询。此外，LlamaIndex.TS 兼容多种大型语言模型，包括 OpenAI GPT、Anthropic Claude 和 Llama 系列，提供灵活工具构建高级应用程序。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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