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

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

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。

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言

GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据

此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型

GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理

llm.js是一个JavaScript库，实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型，利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理，可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能，方便开发者将AI能力整合到Web应用中。

ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库

AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔

IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化

llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

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