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RWKV-Runner

一款全自动化轻量级RWKV管理和启动工具并提供与OpenAI API兼容的接口

RWKV Runner语言模型自动化OpenAI API部署Github开源项目

RWKV-Runner项目通过一个轻量级的可执行程序，简化了大型语言模型的使用，并提供与OpenAI API兼容的接口，使每个ChatGPT客户端都能作为RWKV客户端使用。项目支持多语言本地化，提供用户友好界面，自动安装依赖，包含一键启动、模型管理、前后端分离等功能。支持多级VRAM配置和CUDA加速，适用于大多数计算机。提供简单的部署示例、内置模型转换工具和远程模型检查功能。

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介绍相关项目
gpt-runner - 增强开发效率的AI预设与代码交互工具
AI预设GPT-RunnerGithub代码文件聊天开发效率开源项目隐私保护
GPT-Runner是一款AI辅助工具，可管理AI预设并与代码实时互动，大幅提升开发效率。支持CLI、Web界面和VSCode扩展等多种集成方式，并提供灵活的AI参数定制及第三方LLM的高兼容性。GPT-Runner注重隐私，所有数据本地存储，支持多语言，适合全球用户。团队借助GPT-Runner共享和优化AI预设，提高代码产出质量。
ChatRWKV - 由 RWKV（100% RNN）语言模型和开源提供支持的类似于 ChatGPT
ChatRWKVGithubHuggingfaceRNNRWKVStability EleutherAI开源项目
ChatRWKV基于RWKV语言模型，提供类似ChatGPT的体验。RWKV是目前唯一能在质量和扩展性上匹敌Transformer的RNN模型，具有更快的速度和更低的VRAM消耗。项目最新版本为RWKV-6，提供多个模型演示和详尽的开发资源，包括CUDA内核加速和多种推理引擎。用户可以通过这些资源构建高效的聊天机器人和语音生成系统，体验领先的AI技术。
airunner - 本地运行的多模态AI界面：语言模型与图像生成集成
AI RunnerGithub人工智能图像生成开源项目本地运行语音交互
AI Runner整合了开源大型语言模型和AI图像生成技术，为用户提供本地运行的多模态AI体验。它支持语音交互、文本创作、图像生成等功能，具备快速处理能力和多模型并行运行特性。该项目注重离线使用和用户隐私保护，核心程序禁止网络连接，并采取严格的安全措施。
ReadyRunner - 多功能AI桌面助手 智能提升写作编程效率
AI助手AI工具ChatGPTReadyRunner桌面应用生产力工具
ReadyRunner是基于ChatGPT的桌面AI助手，集成标准AI对话、ScratchPad协作空间和文档问答三大功能。支持全局热键快速访问和系统提示库，可在GPT-3和GPT-4模型间切换。这款工具旨在提高写作、编程和学习效率，是一个多功能AI辅助工作平台。提供每月10条免费消息的试用，支持自带API密钥和付费计划。
RWKV-LM - 高性能并行化RNN，探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
RWKV是一个高性能的并行化RNN，具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度，不依赖于传统的注意力机制，而是通过隐藏状态进行计算，优化了VRAM的使用，并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。
ai00_server - 基于RWKV模型的高效且易用的推理API服务器
AI00 RWKV ServerChatGPT兼容GithubLLM推理Vulkan加速开源开源项目
AI00 RWKV Server是一款高效且易用的推理API服务器，基于RWKV模型，支持Vulkan兼容的所有GPU进行加速，包括AMD显卡和集成图形。无需依赖庞大的pytorch或CUDA环境，开箱即用，并兼容OpenAI的ChatGPT API接口。此服务器完全开源和商用友好，适用于文本生成、翻译、问答等多种任务，是开发大语言模型应用的理想选择。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合：高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导，结合RNN和Transformer的优势，提供强大的LLM性能，支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练，如GPT，可用于高效文本生成，并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案，使得用户能够轻松部署在不同环境中，享有快速且节能的文本生成体验，符合现代AI开发需求。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。
RWKV-infctx-trainer - 突破序列长度限制的RWKV模型训练工具
DeepSpeedGithubRWKV开源项目无限上下文深度学习训练器
RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具，突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练，保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集，采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持，适用于长文本和复杂上下文处理场景。
RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架
GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架
RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理，充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰，便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理，提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板，以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型（x060版本）。
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