llm

用于处理大型语言模型的 Rust 库生态系统

Rust LLM inference library machine learning ggml Github 开源项目

该项目因时间和资源不足已归档，建议使用其他高质量的Rust推理库，如Ratchet、Candle和llama.cpp等。项目原README包含当前状态、支持的模型及使用方法等详细信息。

文档

awesome-rust-llm - Rust LLM框架与工具的精选资源集

Awesome Rust LLMGithubOpenAI APIRustllmtransformer-based models开源项目

该资源库收集了优秀的Rust语言LLM（大型语言模型）框架、库、工具、教程和文章。页面分类包括模型推理、项目实例、LLM内存、核心库、工具和向量存储，为开发者提供了在Rust环境中构建和扩展LLM应用的详细指南。内容持续更新，欢迎提交PR。

llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库

CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化

llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库，专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术，实现了70B模型的即时加载。通过Python API，开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型（1 token/s）和7B模型（9 tokens/s）。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。

llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行

CPU运行GGUFGithubRust绑定llama_cpp-rs大语言模型开源项目

llama_cpp-rs是一个Rust绑定库，用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API，支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端，并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程，适合各层级开发者。

rust-llama.cpp - Rust语言下的LLaMA模型绑定库

GPUGithubLLama.cppRust开源项目模型绑定

rust-llama.cpp是一个开源项目，为LLaMA.cpp提供Rust语言绑定。这个库使开发者能在Rust环境中集成和使用LLaMA大语言模型。项目支持cuBLAS、OpenBLAS和OpenCL等硬件加速选项，并已实现GPU（Metal）支持。通过简洁的API接口，开发者可以方便地加载模型和生成文本。rust-llama.cpp还支持GGUF格式，为Rust开发者提供了一个功能全面的LLaMA模型集成工具。

llm-chain - 创建多步骤LLM应用，支持云端和本地部署

AlpacaChatGPTGithubLLaMaRustllm-chain开源项目

llm-chain是一组强大的Rust库，支持创建高级LLM应用，如聊天机器人和智能代理。平台支持云端和本地LLM，提供提示模板和多步骤链功能，以处理复杂任务。还支持向量存储集成，为模型提供长期记忆和专业知识。兼容ChatGPT、LLaMa和Alpaca模型，并通过llm.rs实现Rust语言的LLM支持，无需C++依赖。

langchain-rust - Rust版LangChain框架实现高效可组合LLM应用

GithubLLMLangChain Rust向量存储嵌入开源项目文档加载器

langchain-rust是LangChain在Rust中的实现，用于构建可组合的LLM应用。支持多种LLM如OpenAi、Azure OpenAi和Ollama，提供嵌入、向量存储、链式操作和多种工具集成功能。简单配置后，用户可快速启动对话链、问答链等应用。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

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。

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