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llm

用于处理大型语言模型的 Rust 库生态系统

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。

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 - 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。
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。
ggml_bakllava-1 - ggml格式提供的llama.cpp兼容推理文件
BakLLaVAGithubHuggingfacellama.cpp业务相关性开源项目文件结构模型高搜索量
仓库提供GGUF文件用于与llama.cpp集成的BakLLaVA-1推理,无需其他依赖。请注意,mmproj-model-f16.gguf文件格式仍在实验阶段,随时可能更改,建议使用llama.cpp的最新版本。
llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现
GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容
llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目,旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化,实现高效的LLaMA模型推理,替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构,兼容Mac、Linux和Windows,涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化,并提供内置REST API,适用于真实项目中的服务器模式。
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。
llama - Meta开源的大语言模型
AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门
meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码,开发者可以参与贡献,助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型,并提供完整的模型权重及实施代码,推动技术创新与企业发展。
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。
airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型,无需量化和蒸馏
AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩
AirLLM优化了推理内存使用,使70B大模型能在单个4GB GPU上运行,无需量化、蒸馏或剪枝。同时,8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式,推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型,提供详细配置和案例,支持在MacOS上运行。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
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