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ppl.llm.serving

基于ppl.nn的大型语言模型服务框架

ppl.llm.serving是基于ppl.nn的大型语言模型服务框架,提供gRPC服务器支持LLaMA等模型推理。该项目支持多GPU、离线推理,并具备模型导出、服务部署和性能测试功能。适用于x86_64和arm64平台,可用于构建和部署大规模语言模型服务。

llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台,支持MacOS、Windows和Linux
GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制
Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台,支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面,下载并运行各种模型,如Llama 3.1和Gemma 2等,并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外,Ollama允许用户自定义和优化模型,满足不同的应用需求,如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时,Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js,提供全面的桌面客户端支持,使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。
modelmesh-serving - 高效机器学习模型管理与部署平台
GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理
ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器,用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡,支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能,ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器,为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
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。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
ray-llm - 简化LLM部署,利用Ray Serve和vLLM实现高效性能
AnyscaleGithubLLMRay ServeRayLLMvLLM开源项目
RayLLM是一种简便的解决方案,用于部署和管理多种开源LLM,利用Ray Serve和vLLM的功能,包括自动扩展、多GPU和多节点支持。RayLLM支持连续批处理和量化,大幅提高吞吐量并降低推理成本。通过REST API轻松迁移和测试,并集成多种LLM后端,提供灵活高效的解决方案。
llama-cpp-wasm - 浏览器环境下运行大语言模型的WebAssembly解决方案
AI模型GithubJavaScript库WebAssemblyllama-cpp-wasm在线演示开源项目
llama-cpp-wasm是一个为llama.cpp提供WebAssembly构建和绑定的开源项目。它支持在浏览器中运行大语言模型,提供单线程和多线程版本。该项目兼容多种模型,包括Qwen、StableLM和TinyLlama等,使开发者能够在Web环境中实现自然语言处理功能。项目易于集成,为浏览器端AI应用开发提供了便利。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型
基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型,采用q4f32_1量化方案,针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能,可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力,适合构建轻量级AI对话应用。
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