LARS

开源大型语言模型本地运行与检索增强引用工具

LARS LLM Nvidia CUDA OCR 文档引用 Github 开源项目

LARS是一个开源应用，允许在本地设备运行大型语言模型（LLM），支持上传个人文件，以及通过检索增强生成（RAG）技术增强对话准确度和减少生成误差。特点包括精确文献引用、多种文件格式支持、全历史聊天记录和GPU加速。用户可以自定义LLM设置，优化使用体验。

LM Studio - 支持多种大型语言模型的本地运行与下载平台

AI工具LM Studio人工智能大语言模型用户界面离线运行

LM Studio是一款简化开源大型语言模型(LLMs)使用的软件应用。支持在个人电脑上离线运行LLMs，如LLaMa、MPT和Gemma等，提供内置聊天界面和兼容OpenAI的本地服务器。用户可从Hugging Face仓库下载兼容模型文件，无需编程技能即可操作。支持多模型同时运行，兼容Apple Silicon Mac和支持AVX2的Windows/Linux PC。LM Studio通过直观界面，使AI技术更易于访问和管理。

local-rag - 开源离线增强生成系统，支持多源数据和流式响应

GithubLLMs支持Local RAG开源软件开源项目数据安全离线嵌入

Local RAG是一个开源离线增强生成工具，旨在无需第三方依赖即可处理多种数据源（包含本地文件、GitHub仓库与网站）。该系统通过集成大型语言模型安全高效地处理数据，支持离线嵌入技术、流式数据响应、会话历史记忆和会话数据导出，尤其适合对隐私要求高的使用环境。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

llm - 大型语言模型CLI工具，支持本地和远程模型

GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型

一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。

modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器，支持本地和云端部署并兼容OpenAI API

GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管

Modelz LLM 是一款推理服务器，支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型（LLM），如FastChat、LLaMA和ChatGLM，并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互，支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境，便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。

local_llama - 本地LLM驱动的离线文档对话系统支持多种文件格式

GithubLocal Llama向量数据库开源项目文档处理本地语言模型离线聊天

Local Llama是一个基于本地LLM的离线文档对话系统。该项目支持PDF、TXT、DOCX等多种文件格式，使用Ollama集成本地LLM，实现完全离线运行。系统采用持久化向量数据库存储文档索引，通过Streamlit提供用户界面。Local Llama无需依赖云服务，确保数据隐私和离线访问，为用户提供安全、高效的文档交互体验。

NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包

GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理

NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。

langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目

GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM

该项目提供了一个完整的解决方案，用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型，集成了Ollama、LangServe等工具，便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法，为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

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