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mal

分步构建Lisp解释器的开源学习工具

mal是一个受Clojure启发的开源Lisp解释器项目,分为11个增量步骤展示Lisp核心概念。该项目已在89种编程语言中实现,包括Ada、C++和Java等。mal提供详细指南和FAQ,可作为学习Lisp和编程语言实现的教育资源。用户可以参考mal来创建自己的Lisp解释器实现。

basalt - 使用Mojo语言开发的机器学习框架
BasaltGithubMojo开源项目性能优化机器学习框架
Basalt是一个独立的机器学习框架,利用Mojo语言进行从头开发,性能媲美PyTorch等成熟框架。基于MLIR技术,Basalt通过静态图优化性能。目前,项目正在持续更新,计划支持更多操作符、图子模块和GPU等特性。尝试使用Basalt为机器学习项目带来显著加速效果。
llama3.java - Java单文件实现Llama 3与3.1推理,支持编译器优化测试
GithubGraal compilerJavaLLama 3LLama 3.1Llama3.java开源项目
该项目使用单个Java文件实现Llama 3和3.1模型推理,源于llama2.java和llama2.c,具有教育价值并专注JVM编译器的优化测试,尤其是Graal编译器。项目无依赖,支持GGUF格式解析、Llama 3标记器及多种量化模型。提供--chat与--instruct的CLI模式,推荐使用OpenJDK 21+以充分利用Java Vector API提升性能。
jasmin - 安全高效密码学编程语言与编译器
GithubJasmin密码学开源软件开源项目编程语言编译器
Jasmin是一个开源项目,包含专为高保证和高速密码学设计的编程语言及其编译器。这套工具使开发者能够创建安全高效的密码学代码。项目采用MIT许可证,为密码学研究和应用提供重要资源。相关工具和详细信息可在项目Wiki获取,适合密码学专业人士和爱好者使用。
llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现
GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容
llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目,旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化,实现高效的LLaMA模型推理,替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构,兼容Mac、Linux和Windows,涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化,并提供内置REST API,适用于真实项目中的服务器模式。
lsp-java - Emacs Java开发环境,基于Eclipse JDT语言服务器
Eclipse JDTEmacsGithubJava IDELanguage Serverlsp-java开源项目
lsp-java为Emacs提供了Java开发环境,集成Eclipse JDT语言服务器。该项目支持实时错误报告、代码补全、文档查看、代码重构、代码导航等功能。此外还包括Maven和Gradle项目支持、调试器、测试运行器及Spring Boot集成。lsp-java通过这些功能,使Emacs成为一个功能齐全的Java开发平台。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架,通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练,提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能,适用于教育和实际应用。此外,llm.c支持多种硬件平台,并有多个编程语言的移植版本。
dalai - 在电脑上运行LLaMA和Alpaca模型,跨平台兼容
AI模型AlpacaDalaiGithubLLaMA开源项目跨平台
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。
langchain-java - 实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用
GithubJavaLLMLangChain JavaOpenAI大数据开源项目
LangChain Java项目实现了LangChain在Java语言中的迁移和应用,方便开发者在大数据领域构建基于LLM的应用。它支持多种集成,包括OpenAI、Azure OpenAI、ChatGLM2等语言模型,以及向量存储方案如Pinecone和Milvus。项目还提供丰富的示例和快速入门指南,适用于多种应用场景。如有任何问题,可以通过GitHub提交issue或联系开发者。
slang - 现代GPU的高性能模块化着色语言
GPU编程GithubSlang图形API开源项目着色语言自动微分
Slang是一种基于HLSL的高性能着色语言,为现代GPU和图形API优化设计。它支持模块化开发、自动微分、泛型和接口等特性,并保持与HLSL代码的兼容性。Slang能够生成多个目标平台的代码,如D3D12、Vulkan和Metal,同时提供完整的反射信息和调试功能。这使得Slang成为管理大型着色器代码库的有力工具,能够提升开发效率和代码维护性。
llvm-project - 开源编译器基础设施和工具链
ClangGithubLLVM中间表示代码优化开源项目编译器基础设施
LLVM是一个开源编译器基础设施项目,提供用于构建优化编译器和工具链的框架。核心组件包括LLVM后端、Clang前端、libc++标准库和LLD链接器。LLVM支持多种编程语言,提供中间表示处理和代码生成工具。项目致力于提高编译效率和代码性能,为开发者提供灵活的编译工具集。LLVM广泛应用于编译器开发、静态分析和运行时优化等领域。
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