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

llama-agents - 多智能体系统的异步框架

Githubllama-agents多智能体系统开源项目异步框架控制平面消息队列

llama-agents是一个异步框架，用于构建和部署多智能体系统。它支持智能体间通信、分布式工具执行和人机交互。框架将智能体视为服务，通过消息队列处理任务，由控制平面管理整个网络。支持本地和服务器启动模式，适合开发和生产环境。内置监控工具便于系统观察和交互。

rocket-3B-llamafile - 提供多操作系统兼容的高效量化模型文件格式

DPOGithubHuggingfaceRocket 3Bllamafile开源项目模型模型兼容性量化

项目提供了Rocket 3B模型的llamafile格式文件，支持在多平台上进行高效的GPU和CPU推理。由Mozilla Ocho引入的llamafile格式结合Cosmopolitan Libc，能将LLM权重转化为适用于各大操作系统的llama.cpp二进制文件。项目提供多种量化选项，用户可以根据需求选择不同的llamafile进行加载与运行，并通过如llama-cpp-python、ctransformers等工具享受GPU加速的便利。

Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调加速训练节省内存

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型

Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调，将训练速度提高2.4倍，同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本，便于初学者进行高效模型微调。此外，还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例，全面支持各类模型优化需求。

llama-3-8b - 优化Llama 3 效率提升内存占用减少

AI绘图GithubHuggingfaceLlama3内存使用开源项目性能优化模型模型微调

llama-3-8b项目通过Unsloth技术在Colab平台上提供免费调优服务，支持包括Llama-3 8b和Gemma 7b在内的多种模型。项目以简单操作为特征，使模型在提升两倍以上速度和减少70%内存使用的同时，满足模型高效更新需求，适用于开发者和研究人员。所有笔记本友好初学者，并支持数据集和框架的多样性导出与上传。

tiny-random-llama - 小型LLM训练与优化开源框架

Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型版权软件协议

tiny-random-llama是一个开源的小型语言模型训练和优化框架。它简化了模型结构和训练流程，适用于资源受限环境和快速迭代场景。该项目为开发者提供了高效实验和部署小型LLM的工具，有助于推动AI研究和应用的发展。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调

该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

llamacoder - Llama 3驱动的开源小型应用快速生成平台

AI代码生成GithubLlama CoderTogether AI应用开发开源项目

LlamaCoder开源项目结合Llama 3 405B模型和Together.ai，实现单一提示生成小型应用。项目使用Sandpack代码沙箱，采用Next.js和Tailwind构建，整合Helicone和Plausible进行监控和分析。支持多种编程语言，具备自定义选项和友好界面，为开发者提供高效的应用原型设计和生成工具。

llama-github - GitHub代码智能检索与上下文生成工具

AI开发GitHubGithubLLMllama-github代码检索开源项目

llama-github是一个基于用户查询从GitHub检索代码片段、问题和仓库信息的工具，可将检索结果转化为知识上下文。它具备智能检索、仓库缓存、问题分析、上下文生成和异步处理等功能，适用于集成到LLM聊天机器人、AI代理和自动开发系统中，有助于解决复杂编码任务。

llama2.mojo - 将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍

GithubMojoPython性能提升TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2llama2.mojo开源项目模型推理

llama2.mojo项目展示了如何将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍。在多线程推理中，Mojo版的性能超过了原始llama2.c的30%，在CPU上进行baby-llama推理时，性能超过了llama.cpp的20%。项目当前支持多个模型，包括stories和Tinyllama-1.1B-Chat。用户可以通过简单的命令行步骤或使用Docker在本地部署并运行该项目。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

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