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gollama

专为macOS和Linux设计的Ollama模型管理工具

GollamamacOSLinuxOllama modelsLM StudioGithub开源项目

Gollama是一款专为macOS和Linux用户设计的工具，用于高效管理Ollama模型。它提供模型的列表、检查、删除、复制和推送等功能，并支持链接到LM Studio。用户可以通过热键快速进行模型的排序、编辑、运行和卸载。该工具还提供丰富的元数据展示和vRAM使用估算功能，支持多种命令行选项，非常适合日常模型管理。项目在持续开发中，不断优化用户体验。

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介绍相关项目
llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用
AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型
llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。
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-fs - 基于AI的自动文件整理与管理工具
AIGithubLlamaFS开源项目文件管理文件重命名自动组织
LlamaFS是一个开源的自动文件管理工具，利用AI技术对文件进行智能分类和重命名。该项目支持批量处理和实时监控两种运行模式，可处理图像、音频等多种文件格式。LlamaFS基于Python开发，集成了Llama3模型，具有高效的文件处理能力。系统提供本地处理选项，确保用户数据安全。作为一款实用的文件整理解决方案，LlamaFS能有效提升文件管理效率。
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。
CSGHub - 开源大模型管理平台，支持全生命周期管理与本地部署
CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署
CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台，帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作，提供微服务子模块和标准化OpenAPI，可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计，支持本地部署，功能类似于私有化的Huggingface，涵盖数据集、模型文件和代码等管理。
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。
Llama-3.2-1B-bnb-4bit - Llama-3.2-1B模型训练加速与内存优化工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unslothtransformers大语言模型开源项目微调模型
Unsloth是一个开源项目，旨在优化Llama-3.2-1B等多种语言模型的训练过程。该工具可将Llama-3.2-1B模型的训练速度提升2.4倍，同时减少58%的内存使用。项目提供免费的Google Colab notebook，支持Llama-3.2、Gemma 2和Mistral等模型，便于初学者进行模型微调。Unsloth通过提高训练效率和降低资源消耗，为AI模型开发提供了实用的优化方案。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
OllamaSharp - 简洁直观的Ollama API .NET 客户端 支持流式响应和进度报告
API端点GithubOllama APIOllamaSharp实时流式传输开源项目进度报告
OllamaSharp是Ollama API的.NET绑定，旨在简化.NET语言与Ollama的交互。其主要功能包括直观的API客户端、全面的API端点支持、实时流式响应和进度报告。通过简单几行代码即可设置和操作Ollama，并支持多模式模型的图像聊天。OllamaSharp还提供现成的API控制台，方便远程管理和聊天，无论是列出本地模型还是实时拉取模型进度，都能显著提升开发效率。
LLMFarm - 多功能大语言模型应用 支持iOS和macOS
GithubLLMFarmMacOS应用iOS应用人工智能大语言模型开源项目
LLMFarm是一款面向iOS和macOS的大语言模型应用，支持多种推理引擎和采样方法。该应用可加载和调整各类LLM模型参数，并提供Metal加速功能。此外，LLMFarm还具备LoRA适配器支持、模型微调和导出功能，以及上下文状态恢复和Apple快捷指令集成，为用户提供全面的大语言模型使用体验。
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