ScaleLLM

优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

ScaleLLM 大模型推理高效性能生产环境集成开发 Github 开源项目

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

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介绍相关项目

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调

该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可

Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型，通过优化的Transformer架构和多语言对话定制，尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言，可进行超越官方语言的定制训练，以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性，提供高效的多语言文本生成能力，助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定，确保使用场景的安全性和合规性。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

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。

SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包

Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目

SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

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