#Llama 2

enchanted

这款开源应用兼容Ollama，支持macOS、iOS和visionOS系统，提供安全、私密且多模式的体验。用户可通过应用连接私有模型，如Llama 2、Mistral、Vicuna和Starling等。主要功能包括多模态支持、会话历史、Markdown支持、语音提示及图像附件等，所有功能均可离线使用。需配置Ollama服务器以使用全部功能。

Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain

探索如何使用ChatGPT/GPT-4和LangChain在Python中构建实际应用程序。从快速开始指南到深度调优，多种教程和实战项目帮助用户在AI领域实现快速成长。

llama2

此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型，尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构，可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外，还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。

gazelle

本项目提供了用于Gazelle联合语音语言模型的代码，基于Huggingface的Llava实现。包括多个版本的检查点和模型更新，尽管优化有限，仍欢迎社区的贡献。使用者需遵循Apache 2.0和Llama 2许可证条款。本项目不建议在生产环境中使用，但能应对一些对抗性攻击。欢迎加入Discord获取更多信息和支持。

llama2.c

llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。

llama2.c

llama2.c是一个用纯C语言实现的Llama 2模型推理引擎,仅需700行代码即可运行PyTorch训练的模型。项目设计简洁易用,提供从训练到推理的完整方案,支持Meta官方和自定义小型Llama 2模型。通过模型量化技术,llama2.c能够提升推理速度并缩小模型体积,为轻量级大语言模型部署提供了高效解决方案。

Llama-2-Onnx

此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模，支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面，方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。

llama-2-jax

这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。

llama

meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。