mlx-llm

在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

mlx-llm Large Language Models Apple Silicon HuggingFace Quantization Github 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。

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MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展：8B参数达GPT-4V水平

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MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型，仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持，可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言，并提供多种灵活部署方式，如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

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提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具

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node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架，支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例，涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务，使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

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LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索

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该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

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LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示，支持多设备部署

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此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示，无需torch或transformers，适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整，并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤，适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型

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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。

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