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mlc-llm

通用大语言模型高性能部署引擎

MLC LLMMLCEngine机器学习编译器高性能部署AI模型优化Github开源项目

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

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介绍相关项目
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux
GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制
Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面，下载并运行各种模型，如Llama 3.1和Gemma 2等，并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外，Ollama允许用户自定义和优化模型，满足不同的应用需求，如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时，Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js，提供全面的桌面客户端支持，使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。
Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览
Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目
探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。
LLMFarm - 多功能大语言模型应用 支持iOS和macOS
GithubLLMFarmMacOS应用iOS应用人工智能大语言模型开源项目
LLMFarm是一款面向iOS和macOS的大语言模型应用，支持多种推理引擎和采样方法。该应用可加载和调整各类LLM模型参数，并提供Metal加速功能。此外，LLMFarm还具备LoRA适配器支持、模型微调和导出功能，以及上下文状态恢复和Apple快捷指令集成，为用户提供全面的大语言模型使用体验。
JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具
AI工具JSONJsonLLM加载数据程序
JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求，为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法，JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少，这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。
LLMUnity - 支持在 Unity 引擎中无缝集成大型语言模型，创建智能交互角色
AI角色GithubLLMUnityllama.cpp开源项目游戏开发
LLMUnity项目允许在Unity中集成大规模语言模型，创建智能交互角色，实现更沉浸的游戏体验。支持Windows、Linux、macOS和Android等操作系统，兼容所有主流LLM模型。本地快速推理，无需互联网连接，数据隐私有保障。操作简便，仅需一行代码，既适用于个人也适用于商业项目。项目基于llama.cpp和llamafile库，提供免费下载，遵循MIT开源许可证。
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。
NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包
GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理
NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。
worker-vllm - 基于vLLM的OpenAI兼容无服务器LLM推理端点
GithubLLMOpenAIRunPodvLLM开源项目推理引擎
worker-vllm是一个基于vLLM推理引擎的OpenAI兼容无服务器端点部署工具。该项目可在RunPod Serverless上快速部署高性能的大语言模型(LLM)推理端点,操作简单便捷。worker-vllm充分利用vLLM的高效推理能力,为开发者提供快速、易用的LLM部署方案,有助于简化AI应用的构建过程。
相关项目
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