llama_ros

llama.cpp优化能力的ROS 2集成包

llama_ros ROS 2 llama.cpp 人工智能优化 LoRA Adapters Github 开源项目

llama_ros项目提供一系列ROS 2软件包，将llama.cpp的优化能力集成到ROS 2项目中。借助GGUF格式的LLMs和VLMs实现性能优化和功能扩展。内容包括相关项目介绍、安装指南、使用方法，以及各种示范，如llama_cli指令、启动文件配置、LoRA适配器、ROS 2客户端和LangChain集成。

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介绍相关项目

llama2.go - Go语言实现的LLaMA-2本地推理引擎

GithubGo语言llama2.go大语言模型开源项目性能优化推理

llama2.go项目实现了LLaMA-2模型的本地推理。该引擎使用纯Go语言编写,源于llama2.c项目。它通过命令行界面实现模型加载和文本生成,并采用并行计算、循环展开等技术优化性能。在Apple M1芯片上,llama2.go能够达到39.28 tok/s的推理速度。作为一种轻量高效的方案,该项目为开发者提供了便捷的LLaMA-2本地部署选择。

llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究

Facebook AIGithubLLaMA开源项目机器翻译自然语言处理

LLAMA是Facebook AI Research开发的开源语言模型项目,致力于提高机器翻译质量。该项目专注于源语言处理,采用创新方法改进翻译效果。LLAMA为机器翻译研究提供了重要工具,有望推动该领域的技术进步。

rust-llama.cpp - Rust语言下的LLaMA模型绑定库

GPUGithubLLama.cppRust开源项目模型绑定

rust-llama.cpp是一个开源项目，为LLaMA.cpp提供Rust语言绑定。这个库使开发者能在Rust环境中集成和使用LLaMA大语言模型。项目支持cuBLAS、OpenBLAS和OpenCL等硬件加速选项，并已实现GPU（Metal）支持。通过简洁的API接口，开发者可以方便地加载模型和生成文本。rust-llama.cpp还支持GGUF格式，为Rust开发者提供了一个功能全面的LLaMA模型集成工具。

llama2 - 基于Meta开源Llama 2模型的优化轻量级聊天机器人

GithubLlama 2Llama2-7BMetaReplicateStreamlit开源项目

此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型，尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构，可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外，还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。

llama-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现

GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现

这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。

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。

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

llama2.c - 轻量级Llama 2模型推理引擎的纯C语言实现

AI模型C语言GithubLlama 2开源项目模型推理

llama2.c是一个用纯C语言实现的Llama 2模型推理引擎,仅需700行代码即可运行PyTorch训练的模型。项目设计简洁易用,提供从训练到推理的完整方案,支持Meta官方和自定义小型Llama 2模型。通过模型量化技术,llama2.c能够提升推理速度并缩小模型体积,为轻量级大语言模型部署提供了高效解决方案。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调

Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。

相关项目

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