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。

llava-cpp-server - LLaVA C++服务端，实现图像处理和查询

API服务器GithubLLaVAggml-modelllama.cpp图像数据开源项目

LLaVA C++ Server是一个简便的API服务端，实现了llama.cpp的LLaVA功能。使用者可以通过下载模型并启动服务器来本地访问，支持自定义主机、端口和HTTP日志记录。API端点位于/llava，接受用户提示和图像数据，便于图像查询和处理。该项目已在macOS上测试，可通过简单构建步骤在其他平台运行。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理

Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式，保障性能与质量

GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度

本项目通过llama.cpp的量化处理，满足多样硬件需求，提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合，提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况，用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants，尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细，便于用户节省存储空间并优化性能，支持多种GPU平台，适合专业用户高效部署。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

Llama3-8B-1.58-100B-tokens-GGUF - Llama 3模型的GGUF格式优化版本

GithubHuggingfaceLlama3llama.cpp命令行界面开源项目推理模型模型转换

本项目提供Llama3-8B-1.58模型的GGUF格式版本，基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型转换而来。支持通过llama.cpp进行快速部署和推理，包括命令行界面和服务器模式。项目详细介绍了llama.cpp的安装、使用方法，以及从GitHub克隆和构建的步骤，方便开发者进行硬件优化和自定义配置。这一优化版本旨在提高模型的部署效率和推理性能。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成

GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化，以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案，如Q6_K_L和Q5_K_L，适应不同内存条件，特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件，并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南，帮助选择合适的量化版本。

alpaca-electron - 一款无需命令行或编译即可与Alpaca AI模型对话的应用程序

Alpaca ElectronAlpaca.cppGithubllama.cpp人工智能聊天开源项目本地运行

Alpaca Electron是一款无需命令行或编译即可与Alpaca AI模型对话的应用程序，支持Windows、MacOS和Linux平台。该应用使用llama.cpp作为后端，在本地计算机上运行，无需互联网连接，也不依赖外部库。安装过程简单，只需下载模型和安装程序即可开始使用。主要功能包括上下文记忆和Docker化，并计划集成Stable Diffusion和DuckDuckGo等功能。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取

GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

llama-tokenizer-js - 在浏览器和Node环境中高效实现LLaMA模型的分词

GithubJavaScriptLLaMAllama-tokenizer-jsnpmtokenizer开源项目

Llama-tokenizer-js 是一款JavaScript客户端分词器，适用于LLaMA 1和LLaMA 2模型，并支持TypeScript。该工具无依赖、易于使用，专为客户端准确计算token数量设计。利用优化的BPE算法实现高效运行时间和小巧包大小。支持浏览器和Node环境，并提供便捷的demo和详细使用说明。

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