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mlx-llm

在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

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。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
llmfarm_core.swift - 多功能Swift大语言模型库 支持多种推理和采样
GithubLLMFarm_coreSwift库大语言模型开源项目推理引擎模型加载
LLMFarm_core是一个Swift大语言模型库,支持LLaMA、GPT、RWKV等多种模型。提供多种推理和采样方法,支持Metal加速,适用于MacOS和iOS。包含模型设置模板和LoRA适配器支持,为LLM应用开发提供灵活工具。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型(LLMs),如Transformer设计的工具,用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置,可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能,以确定最优和可行的配置方案。此外,llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略,并提供多种预定义配置和命令行接口,极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成,是开发和优化LLMs的理想工具。
Private LLM - 本地离线运行的隐私保护AI助手
AI工具iOS和macOS应用开源语言模型本地AI聊天机器人离线工作隐私保护
Private LLM是一款面向iOS和macOS的本地AI应用,支持多种开源大语言模型。该应用完全离线运行,保护用户隐私,一次购买即可在所有Apple设备上使用。Private LLM提供文本生成、语言辅助等功能,采用先进的AI模型和量化技术,在设备上实现高质量的AI体验。这款应用适合需要隐私保护和本地AI功能的用户,是创意和生产力的得力助手。
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-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩
基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型,通过FP8动态量化技术实现模型压缩,在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出,可通过vLLM实现快速部署,提供OpenAI兼容接口,适合商业场景应用。
LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊
GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台,内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能,适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。
llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API
AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目
llm.ts通过单一API接口,支持同时发送多个提示至30多种语言模型,并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB,支持自带API密钥,适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等,实现高效灵活的语言模型调用。
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