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-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

litellm - 简化管理多个LLM API，兼容多种部署平台

AzureGithubHuggingfaceLLM APIsLiteLLMOpenAI开源项目

使用OpenAI格式调用各大LLM API，如Bedrock、Huggingface、VertexAI等，支持统一输出、重试机制和预算管理。LiteLLM提供易用的代理服务器、企业级服务和丰富的日志功能，确保性能稳定可靠。支持异步和流式响应，适配众多LLM平台，为开发者提供高效便捷的集成方案。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

Llama-Chinese - Llama大模型中文社区

GithubLlama3Llama中文社区中文预训练模型开源项目模型微调社区活动

Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术，透过持续更新的Llama2和Llama3模型，支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者，通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流，共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。

llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能

API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估

LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。

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。

gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版

GemmaGithubHuggingfacellama.cpp开源项目日语语言模型模型模型部署量子化

基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目，通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议，提供高效的日语大模型部署解决方案。

LLamaSharp - 跨平台本地运行LLaMA和LLaVA模型的高效库

GithubLLaMALLaVALLamaSharpsemantic-kernel大模型开源项目

LLamaSharp是一个基于llama.cpp的跨平台库，支持在本地设备上高效运行LLaMA和LLaVA等大语言模型。该库提供高级API和RAG支持，便于在应用中部署大型语言模型。LLamaSharp兼容多种后端，支持CPU和GPU推理，适用于Windows、Linux和Mac平台。通过集成semantic-kernel和kernel-memory等库，LLamaSharp简化了应用开发，并提供多个示例和教程帮助用户快速上手。

MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型

GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型

MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型，适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术，MobiLlama从较大模型简化而来，降低了预训练和部署成本，实现了资源受限设备上高效处理语言任务。

相关项目

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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