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TinyChatEngine

面向边缘设备的高效语言模型推理库

TinyChatEngineLLMVLMAWQSmoothQuantGithub开源项目

TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型
AI模型GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型聊天机器人自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型，仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练，并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器，易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求
GPUGithubHuggingfaceTinyLlama对话模型开源项目模型量化预训练
TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-GPTQ - TinyLlama 1.1B Chat GPTQ模型的多样化量化参数选择及使用指南
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlamaZhang Peiyuan开源项目模型模型推理量化
项目提供多种GPTQ模型参数，支持不同推理需求，参数包括位深、组大小与激活顺序，以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化，支持GPTQ客户端兼容性，校准数据集确保量化精度，如wikitext。提供灵活的分支信息，便于集成至文本生成工具或Python应用中。
torchchat - 使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现
GithubPyTorchPythontorchchat大语言模型开源项目模型部署
torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs)，支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便，并提供多种运行模式，如命令行、浏览器界面和REST API，适用于各类开发环境。
tiny-engine - 灵活定制的低代码平台开发工具
AI应用GithubTinyEngine低代码平台前端开发开源项目跨端组件
TinyEngine是一个开源的低代码平台开发工具，支持跨端跨框架前端组件。它允许在线实时构建、二次开发或集成低代码平台功能，可直接生成部署源代码。TinyEngine支持接入第三方组件和自定义扩展插件，实现高代码和低代码的混合开发。该工具还集成AI大模型能力，提高应用开发效率。
FastChat - 大语言模型聊天机器人开源训练与部署平台
APIFastChatGithub大语言模型开源平台开源项目聊天机器人
FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大语言模型聊天机器人的开源平台。该平台提供先进模型的训练评估代码和分布式多模型服务系统，包含Web界面和OpenAI兼容的RESTful API。FastChat支持Vicuna、LongChat等多种语言模型，提供命令行和Web图形界面。此外，它还具备多GPU并行、CPU推理和模型量化等功能，可适配不同硬件平台。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。
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。
minimal-chat - 轻量级多语言聊天应用，支持本地与自定义模型
DockerGithubMinimalChatPWA支持开源开源项目语言模型
开源轻量级聊天应用，支持GPT-4 Omni等多种语言模型和本地/自定义模型端点，具备移动PWA支持。可通过Docker自托管，能转换和编辑消息，支持语音互动、Markdown和代码高亮，并集成DALL-E 3。提供导入导出对话功能，兼容Open AI响应API端点，支持离线使用，对话本地存储确保安全。
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