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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。

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。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
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。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本
GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。
TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM,支持多种模型和ChatGPT界面
ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目
该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM,并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务,允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接,方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。
ppl.llm.serving - 基于ppl.nn的大型语言模型服务框架
CUDAGithubPPL LLM ServinggRPC大型语言模型开源项目推理服务
ppl.llm.serving是基于ppl.nn的大型语言模型服务框架,提供gRPC服务器支持LLaMA等模型推理。该项目支持多GPU、离线推理,并具备模型导出、服务部署和性能测试功能。适用于x86_64和arm64平台,可用于构建和部署大规模语言模型服务。
chatllm.cpp - 跨多模型的高效纯C++实时推理工具
CPU推理ChatLLM.cppGPT模型Githubggml开源项目量化模型
ChatLLM.cpp项目支持从1B到300B多种模型的高效推理,适用于本地电脑的实时聊天。通过优化的KV缓存和并行计算提升内存使用效率,并提供int4/int8量化以减少内存占用。该项目基于ggml库实现,支持Retrieval Augmented Generation、LoRA以及Python和JavaScript绑定等功能。发布了多种最新模型和工具调用,适合深度学习和自监督学习研究者。
llamafile - 单文件执行的开源LLM部署框架
GithubLLMllamafile人工智能开源开源项目本地运行
llamafile项目将开源语言模型(LLM)封装为单个可执行文件,无需安装即可在本地运行。它集成了llama.cpp和Cosmopolitan Libc,支持跨平台使用,并提供Web界面和OpenAI兼容API。该框架简化了LLaVA、Mistral等多种LLM的部署流程,方便开发者和用户快速访问和应用这些模型。
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