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llama_ros

llama.cpp优化能力的ROS 2集成包

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。

realtime-bakllava - 实时Bakllava Llama C++入门指南
Bakllava LlamaC++GithubLlama C++安装指南开源项目模型下载
实时Bakllava Llama C++项目的详细教程,适用于Apple silicon芯片,提供从库克隆、模型下载到演示运行的全流程指南。适用于MacOS和Windows系统,包含摄像头脚本运行和图片处理方法。
llama - Habana Gaudi处理器优化的Hugging Face模型训练框架
GithubHPUHuggingfaceLlama模型Optimum Habana开源项目微调模型混合精度
Optimum Habana是一个为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的深度学习训练框架,支持Hugging Face Transformers和Diffusers库。该框架提供简单易用的工具,实现模型快速加载、单/多HPU训练和推理。它集成了Habana定制的AdamW实现和梯度裁剪等优化特性,支持PyTorch混合精度训练,为大规模语言模型提供高效的硬件加速训练方案。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩
基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型,通过FP8动态量化技术实现模型压缩,在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出,可通过vLLM实现快速部署,提供OpenAI兼容接口,适合商业场景应用。
llama-hub - 社区驱动的大语言模型数据集成工具库
GithubLlamaHubLlamaIndex工具集成开源项目数据加载器
LlamaHub是一个开源项目,汇集了社区贡献的数据加载器、工具和Llama包。该项目旨在简化大型语言模型与多样化知识源的连接过程。LlamaHub提供丰富的工具集,支持创建自定义数据代理,实现智能数据处理和应用。通过PyPI包和LlamaIndex下载器等多种集成方式,LlamaHub为用户提供了便捷的使用体验,有助于充分发挥大型语言模型的潜力。
huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南
GithubHugging FaceLlama 3.1开源项目本地推理模型微调量化
本项目提供了一系列实用工具和指南,帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题,并包含相关代码示例。此外,项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用,以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者,为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。
tiny_random_llama2 - 精简版Llama 2模型助力CI测试效率提升
CI测试GithubHuggingfaceLlama 2人工智能开源项目机器学习模型
tiny_random_llama2是一个专为持续集成(CI)测试设计的精简版Llama 2模型。该模型保留了Llama 2的核心架构,但显著降低了规模,实现了快速加载和执行。它主要用于CI环境中高效测试Llama 2相关功能,无需消耗大量计算资源。这个轻量级版本使开发团队能够更快速、经济地进行回归测试和性能评估,提高了CI流程的整体效率。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型
项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
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