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dalai

在电脑上运行LLaMA和Alpaca模型,跨平台兼容

Dalai项目允许用户在Linux、Mac和Windows系统上运行LLaMA和Alpaca模型,提供用户友好的Web应用和JavaScript API。通过简单的安装步骤即可在本地使用这些模型,支持多种模型尺寸,适应不同计算机配置。详细的安装和故障排除指南帮助用户快速上手。

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答
AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学
Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型,集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构,该模型通过指令微调和视觉模块扩展,可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行,为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。
gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版
GemmaGithubHuggingfacellama.cpp开源项目日语语言模型模型模型部署量子化
基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目,通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议,提供高效的日语大模型部署解决方案。
OneDollarAI - 经济实惠的大语言模型访问平台
AI工具LLMMeta LLaMa 3人工智能大语言模型订阅服务
onedollarai.lol提供每月1美元的大语言模型访问服务。该平台汇集了Meta LLaMa 3和Microsoft Phi等多种先进LLM,为AI爱好者、研究人员和开发者提供经济实惠的选择。这项服务使高质量AI技术变得更加平易近人,让更多用户有机会体验和应用先进的人工智能技术。通过提供具有竞争力的价格,该平台正在改变人们使用和体验AI技术的方式,使其不再局限于高端用户。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
palico-ai - LLM应用开发的全栈框架 专注性能提升与快速迭代
GithubLLM应用Palico AI实验框架开源项目性能优化部署管理
Palico AI是一个为LLM应用开发设计的全栈框架,它标准化了构建、实验和部署流程。该框架支持模块化构建、精确实验和灵活部署,提供SDK和管理界面,简化开发流程并提高应用性能。Palico AI致力于帮助开发者克服LLM应用在准确性、延迟和成本方面的挑战,实现快速迭代和性能优化。
LLMstudio - 快速接入最新的LLMs,支持自定义和本地LLMs
GithubLLMstudioLangChain IntegrationPrompt EngineeringPython SDKTensorOps开源项目
LLMstudio提供最新的LLMs对接,包括OpenAI、Anthropic和Google。支持通过Ollama使用自定义和本地开源LLMs,拥有用户友好的Prompt Playground界面,以及易于集成的Python SDK。具备使用监控和日志记录、与LangChain项目集成、批量调用、智能路由和故障转移功能。提供快速安装指南和全面文档,帮助用户快速上手。
stanford_alpaca - 基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型
GithubLLaMA modelStanford Alpaca开源项目微调指令跟随模型数据生成
Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调,仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调,使用时需谨慎。
alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统
AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化
Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务,能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护,Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa,用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行,从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。
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