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在Ruby中本地运行开源大语言模型

OllamaRubyAPILLMAIGithub开源项目

Ollama AI是一个Ruby gem，为Ollama API提供便捷接口。此gem支持本地运行开源大语言模型(LLMs)，实现文本生成、聊天对话和嵌入向量等功能。它提供底层API访问，便于开发者构建高级抽象。支持流式输出和模型管理，并提供简洁的客户端接口。适用于需要在Ruby项目中集成本地LLM能力的开发者。

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介绍相关项目
Ollang - 全方位AI内容本地化解决方案
AI工具AI配音OLabs平台多语言本地化翻译
Ollang是一个先进的内容本地化平台，融合生成式AI技术提供全面解决方案。平台集成100多种语言的AI翻译、配音和语音合成功能，支持项目管理、字幕创建、工作流自动化等。通过API集成，Ollang为媒体娱乐、教育、营销等行业提供高效的全球化内容服务，助力企业快速拓展国际市场。
graphrag-local-ollama - 基于Ollama的本地知识图谱RAG工具
GithubGraphRAGOllama开源项目本地模型知识图谱贡献指南
GraphRAG Local Ollama是基于Microsoft GraphRAG的改编项目，支持使用Ollama下载的本地模型。该项目通过构建图形化文本索引，利用本地语言模型和嵌入模型回答全局性问题，适用于大规模文本语料库。相比OpenAPI模型，它具有高效、低成本的本地推理优势，同时提供简便的设置流程。这一工具特别适合需要处理私有数据或大量文本的用户。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
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。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案
APIAutoLLMFastAPIGithubLLMRAG开源项目
AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。
AI-tamago - 基于LLM的本地虚拟宠物模拟Tamagotchi体验
AI TamagoGithubOllamaSupabase开源项目本地LLM虚拟宠物
AI-tamago项目利用本地LLM技术创建虚拟宠物，模拟Tamagotchi体验。该项目集成Ollama推理、Inngest状态管理和Supabase向量数据库等技术。支持本地部署和云端运行，具备多租户和访问控制功能。
local-ai-stack - 本地运行的AI文档问答应用框架
GithubLangchain.jsOllamaSupabase开源项目文档问答本地AI应用
Local AI Stack项目实现了完全本地化的AI文档问答应用。它集成了Ollama推理引擎、Supabase pgvector向量数据库、Langchain.js LLM编排工具、Next.js应用框架和Transformer.js嵌入生成库。项目提供详细指南，涵盖依赖安装、本地数据库配置、嵌入生成等步骤，便于用户构建个人AI文档问答系统。
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