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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介绍相关项目

llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型

GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化

Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型，基于Code Llama构建，提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本，能够预测LLVM优化效果，在代码优化与反汇编任务中表现优异，实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途，助力开发者提高代码优化效率。

llm - 大型语言模型CLI工具，支持本地和远程模型

GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型

一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。

LM Studio - 支持多种大型语言模型的本地运行与下载平台

AI工具LM Studio人工智能大语言模型用户界面离线运行

LM Studio是一款简化开源大型语言模型(LLMs)使用的软件应用。支持在个人电脑上离线运行LLMs，如LLaMa、MPT和Gemma等，提供内置聊天界面和兼容OpenAI的本地服务器。用户可从Hugging Face仓库下载兼容模型文件，无需编程技能即可操作。支持多模型同时运行，兼容Apple Silicon Mac和支持AVX2的Windows/Linux PC。LM Studio通过直观界面，使AI技术更易于访问和管理。

LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架

GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容

LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。

TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具

AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目

TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎，支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术，如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant，以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型，可根据需求进行修改和扩展。

rknn-llm - 瑞芯微芯片大语言模型部署软件栈

AI模型部署GithubRKLLMRockchip芯片大语言模型开源项目模型转换

rknn-llm是瑞芯微芯片专用的大语言模型部署软件栈，包含模型转换工具RKLLM-Toolkit、运行时库RKLLM Runtime和RKNPU内核驱动。支持RK3588和RK3576系列平台，兼容TinyLLAMA、Qwen、Phi、ChatGLM3等多种主流大语言模型。该项目注重性能优化和量化精度提升，持续增加新功能，为开发者提供高效的AI模型部署方案。

LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案

AI工具API统一LLM代理LiteLLM企业级服务开源

LiteLLM是一个代理服务器，为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪，采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案，适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量，得到众多贡献者支持。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器，支持本地和云端部署并兼容OpenAI API

GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管

Modelz LLM 是一款推理服务器，支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型（LLM），如FastChat、LLaMA和ChatGLM，并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互，支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境，便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。

相关项目

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