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LLamaSharp

跨平台本地运行LLaMA和LLaVA模型的高效库

LLamaSharp是一个基于llama.cpp的跨平台库,支持在本地设备上高效运行LLaMA和LLaVA等大语言模型。该库提供高级API和RAG支持,便于在应用中部署大型语言模型。LLamaSharp兼容多种后端,支持CPU和GPU推理,适用于Windows、Linux和Mac平台。通过集成semantic-kernel和kernel-memory等库,LLamaSharp简化了应用开发,并提供多个示例和教程帮助用户快速上手。

OllamaSharp - 简洁直观的Ollama API .NET 客户端 支持流式响应和进度报告
API端点GithubOllama APIOllamaSharp实时流式传输开源项目进度报告
OllamaSharp是Ollama API的.NET绑定,旨在简化.NET语言与Ollama的交互。其主要功能包括直观的API客户端、全面的API端点支持、实时流式响应和进度报告。通过简单几行代码即可设置和操作Ollama,并支持多模式模型的图像聊天。OllamaSharp还提供现成的API控制台,方便远程管理和聊天,无论是列出本地模型还是实时拉取模型进度,都能显著提升开发效率。
open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA大语言模型开源复现开源项目性能评估模型模型权重
OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型,使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数,在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重,遵循Apache 2.0许可证发布。
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建:300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内,通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型,但以不到500美元的投入,在多数据集上表现出色,并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储,对TinyLlama模型进行了调整,重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力,并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
llama-3.1 - Meta推出新一代多语言大规模语言模型 Llama 3.1
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型,提供8B、70B和405B三种规模。支持128k上下文长度,在多语言对话和通用任务上表现优异。相比前代模型,Llama 3.1在MMLU等基准测试上有显著提升,特别是指令微调版本。该模型可用于商业和研究领域。
llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型,已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务,但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南,同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。
llama-node - 支持多语言大模型推理的Node.js库
GithubLLaMA NodeNode.js安装开源项目推理库模型支持
llama-node是一个支持多种大语言模型推理的Node.js库,兼容LLaMA、RWKV等模型。它基于llm、llama.cpp、rwkv.cpp,使用napi-rs实现消息传递。支持模型包括Alpaca、GPT4All等,适用于多平台如macOS、Linux和Windows。项目处于早期阶段,API可能会更新。
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
llamacoder - Llama 3驱动的开源小型应用快速生成平台
AI代码生成GithubLlama CoderTogether AI应用开发开源项目
LlamaCoder开源项目结合Llama 3 405B模型和Together.ai,实现单一提示生成小型应用。项目使用Sandpack代码沙箱,采用Next.js和Tailwind构建,整合Helicone和Plausible进行监控和分析。支持多种编程语言,具备自定义选项和友好界面,为开发者提供高效的应用原型设计和生成工具。
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。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列,提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言,具有128K上下文窗口,基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能,适用于商业和研究领域的文本生成任务,知识截至2023年12月。
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