node-llama-cpp

本地运行文本生成AI模型，兼容Metal和CUDA

node-llama-cpp AI模型本地运行预构建二进制文件 CLI工具 Github 开源项目

node-llama-cpp是一个可以在本地机器上运行文本生成AI模型的开源项目，支持Metal和CUDA。提供预构建二进制文件，并在需要时可从源代码构建。用户可以通过命令行界面与模型交互，无需编写代码。项目兼容最新版本的llama.cpp，并支持强制生成解析格式输出，如JSON。

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。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

llama2.c-stories15M - 轻量级智能故事生成模型

GithubHuggingfaceJavaScript库NPMTransformers.js代码示例开源项目文本生成模型

这是一个基于Llama2架构的轻量级故事生成模型，模型体积仅15M，通过NPM包方式集成到Web应用中。该模型支持灵活的文本长度控制，能生成连贯的故事内容，适合对部署性能和资源消耗有要求的应用场景。开发者可以通过Transformers.js轻松安装并使用pipeline进行文本生成，特别适合需要快速部署的Web应用。

LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术

GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式

LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化，为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文，涵盖多种量化类型，满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件，获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件，包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal，并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载，帮助用户提高自然语言处理效率。

langchain-alpaca - 本地环境下高效运行Alpaca LLM

AI绘图AlpacaCppChatGithubLangChain开源项目本地化模型参数

LangChain-Alpaca项目允许在本地环境中运行Alpaca LLM，提供详细的示例代码和参数支持。用户可以通过预编译二进制文件和简单命令快速进行自然语言处理任务。参考官方文档可搭建个性化AI工作流，提升效率。项目支持多种自定义参数配置，并解决Windows系统的兼容性问题，是构建本地AI应用的理想选择。

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。

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。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

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。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

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