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为Apple Silicon设备实现高效并行推理

MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目,利用MLX框架实现批处理KV缓存技术,从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型,兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法,MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略,适用于大规模并行文本生成任务。

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。
OpenLLM - 一键部署开源LLM,支持企业级云部署和OpenAI兼容API
GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型
OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案,支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术,并提供内置的ChatGPT界面,能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令,即可本地运行或部署到云端,轻松管理和使用各种顶尖LLM,如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。
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。
llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理,支持多种硬件和系统
C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化
llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现,支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化,包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外,项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心,以及通过 HIP 支持 AMD GPU,为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。
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。
LLM.swift - 多平台兼容的大型语言模型交互Swift库
GithubHuggingFaceModelLLM.swiftSwiftasynclarge language models开源项目
`LLM.swift` 是一个简洁易用的库,支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`,性能优越,并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能,并支持从HuggingFace获取模型数据,适用于跨平台高效语言模型交互的需求。
llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能
API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估
LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎,兼容各种ONNX模型,并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能,并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型,如LLaMA、ChatGLM和Baichuan,并提供详细的构建和集成指南。
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。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
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