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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。

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介绍相关项目
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具，拥有 62 亿参数，通过量化技术实现低显存要求，适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能，具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率，研究者可完全开放使用，而商用需要填问卷。
tiny-random-chatglm2 - 基于tiny-random-chatglm2的微型语言模型调优实现
Adam优化器ChatGLMGithubHuggingface余弦学习率调度开源项目模型模型微调超参数
该项目是对katuni4ka/tiny-random-chatglm2模型的微调实现。采用Adam优化器和余弦学习率调度器，以256的总批量大小进行训练。模型使用0.0005的学习率，经过1轮训练。虽然具体应用场景和局限性有待进一步探索，但此项目展示了ChatGLM2微型随机模型的可调优潜力。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
chatglm.cpp - C++实现的ChatGLM实时聊天工具
C++ChatGLMGithub实时聊天开源项目机器学习模型量化
ChatGLM.cpp 是一个使用C++实现的实时聊天项目，支持ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3和GLM-4模型，兼容多种硬件和操作系统。项目通过int4/int8量化、优化的KV缓存和并行计算技术，实现了高效的CPU推理，并支持P-Tuning v2和LoRA微调模型。该项目还提供Python绑定、网络演示和API服务器，扩展了使用场景，适用于高效实时聊天。
DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型深度学习
DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构，是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B，激活参数2.4B，仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度，在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异，提供基础和对话两个版本。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
Telechat - 开源多语言对话模型，支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型
T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
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