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onnxruntime-genai

设备端高效运行LLM模型的灵活解决方案

onnxruntime-genai是一个用于设备端高效运行大型语言模型的API。它支持Gemma、Llama、Mistral等多种模型架构,提供多语言接口。该项目实现了生成式AI的完整流程,包括预处理、推理、logits处理等。开发者可以使用generate()方法一次性生成输出或实现逐token流式输出。onnxruntime-genai为本地部署和运行LLM模型提供了简单、灵活、高性能的解决方案。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
llm-action - 提升AI模型训练与推理效率的高级技术与指南
GithubLLM实战LLM训练分布式训练参数高效微调开源项目微调技术
llm-action项目为NVIDIA GPU和Ascend NPU上的大模型训练提供简易工具,详细介绍了LLM训练技术的高效微调和分布式技术。深入探究LLM微调实战与技术原理,并提供实际代码示例以供学习和应用。涵盖普适性框架与多模态微调专项技术,适合开发者与研究人员优化和扩展其AI模型的能力。
airunner - 本地运行的多模态AI界面:语言模型与图像生成集成
AI RunnerGithub人工智能图像生成开源项目本地运行语音交互
AI Runner整合了开源大型语言模型和AI图像生成技术,为用户提供本地运行的多模态AI体验。它支持语音交互、文本创作、图像生成等功能,具备快速处理能力和多模型并行运行特性。该项目注重离线使用和用户隐私保护,核心程序禁止网络连接,并采取严格的安全措施。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型(LLMs)的应用和工具。该项目支持多种预训练模型,并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外,mlx-llm还覆盖了多种应用场景,包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成(RAG)等。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
edgen - 本地运行的生成AI API服务,兼容OpenAI API
EdgenGenAIGithubOpenAI开源项目本地运行模型缓存
Edgen是一款本地运行的生成AI API服务器,兼容OpenAI API。支持文本生成、语音转文字等AI功能,可在Windows、Linux和MacOS平台上运行。通过本地推理保障数据隐私,减少对云计算的依赖。其模块化设计便于添加新模型,并能自动选择最佳运行时。Edgen还提供模型缓存功能,减少重复下载,无需Docker,采用Rust编写,为用户提供高效、可靠的AI解决方案。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
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。
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