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mllm

轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。

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。
mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理
Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型
MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目,利用MLX框架实现批处理KV缓存技术,从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型,兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法,MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略,适用于大规模并行文本生成任务。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南,涵盖环境配置至应用实践,专为国内初学者设计,通过AutoDL平台简化操作流程,助力大模型技术的普及和应用。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
LLMFarm - 多功能大语言模型应用 支持iOS和macOS
GithubLLMFarmMacOS应用iOS应用人工智能大语言模型开源项目
LLMFarm是一款面向iOS和macOS的大语言模型应用,支持多种推理引擎和采样方法。该应用可加载和调整各类LLM模型参数,并提供Metal加速功能。此外,LLMFarm还具备LoRA适配器支持、模型微调和导出功能,以及上下文状态恢复和Apple快捷指令集成,为用户提供全面的大语言模型使用体验。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍
DevAIGithubLLM商业模型开源模型开源项目编程
DevAI领域发展迅速,开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景,包含从本地环境到托管服务的部署指南,提供全面对比与建议,帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。
AnythingLLM - 多功能AI应用,支持多种LLM
AnythingLLM 是一款多功能AI应用,可与任何LLM互动并提高生产力。它无需技术设置,支持在Windows、MacOS和Linux上私密运行最新的LLM。支持自定义模型,包括GPT-4、Llama和Mistral,并且内置多种工具以确保数据隐私。
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。
LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案:LLM驱动音频编解码模型
GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理
LLM-Codec是一种创新音频编解码模型,将音频转换为文本空间,实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务,包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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