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torchchat

使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现

torchchatPython大语言模型PyTorch模型部署Github开源项目

torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs)，支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便，并提供多种运行模式，如命令行、浏览器界面和REST API，适用于各类开发环境。

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介绍相关项目
chatllm.cpp - 跨多模型的高效纯C++实时推理工具
CPU推理ChatLLM.cppGPT模型Githubggml开源项目量化模型
ChatLLM.cpp项目支持从1B到300B多种模型的高效推理，适用于本地电脑的实时聊天。通过优化的KV缓存和并行计算提升内存使用效率，并提供int4/int8量化以减少内存占用。该项目基于ggml库实现，支持Retrieval Augmented Generation、LoRA以及Python和JavaScript绑定等功能。发布了多种最新模型和工具调用，适合深度学习和自监督学习研究者。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
chat - 开源智能对话平台 支持多种模型和高效会话管理
APIGithubOllamachat开发开源项目部署
Chat是一个开源的智能对话平台，集成OpenAI、Claude和Ollama等多种模型。平台提供上下文对话、多媒体处理、会话快照和分享功能。它支持用户管理和访问控制，适用于个人和团队。Chat具有提示词管理和全文搜索等特性，便于整理检索会话记录。其开放架构便于二次开发，支持快速部署到多种云平台。
FastChat - 大语言模型聊天机器人开源训练与部署平台
APIFastChatGithub大语言模型开源平台开源项目聊天机器人
FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大语言模型聊天机器人的开源平台。该平台提供先进模型的训练评估代码和分布式多模型服务系统，包含Web界面和OpenAI兼容的RESTful API。FastChat支持Vicuna、LongChat等多种语言模型，提供命令行和Web图形界面。此外，它还具备多GPU并行、CPU推理和模型量化等功能，可适配不同硬件平台。
LlamaChat - Mac平台上的本地大型语言模型聊天工具
AI工具AlpacaGPT4AllLLaMALlamaChat本地聊天模型
LlamaChat是Mac平台上的开源聊天应用，支持在本地运行LLaMA、Alpaca和GPT4All等大型语言模型。用户可直接导入PyTorch模型检查点或.ggml文件，灵活选择模型。该应用基于llama.cpp和llama.swift构建，完全免费开源，为用户提供了便捷途径来体验先进的语言模型技术。
minimal-chat - 轻量级多语言聊天应用，支持本地与自定义模型
DockerGithubMinimalChatPWA支持开源开源项目语言模型
开源轻量级聊天应用，支持GPT-4 Omni等多种语言模型和本地/自定义模型端点，具备移动PWA支持。可通过Docker自托管，能转换和编辑消息，支持语音互动、Markdown和代码高亮，并集成DALL-E 3。提供导入导出对话功能，兼容Open AI响应API端点，支持离线使用，对话本地存储确保安全。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版
GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。
TinyChatEngine - 面向边缘设备的高效语言模型推理库
AWQGithubLLMSmoothQuantTinyChatEngineVLM开源项目
TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。
LLMChat - 结合Python FastAPI和Flutter的全栈API服务器，支持高级LLM聊天功能
ChatGPTFastAPIFlutterGithubLLMChatVector Embedding开源项目
LLMChat使用Python FastAPI构建API服务器，结合Flutter前端，提供无缝的ChatGPT和其他LLM模型的聊天体验。支持GPT-4扩展、多端设备、Markdown格式、Duckduckgo搜索、文本矢量嵌入、PDF文件嵌入、本地LLM模型、实时WebSocket连接及自动摘要功能。项目具备高性能并发、Redis缓存与MySQL数据库管理，高安全性，适用多种场景。
chatglm.cpp - C++实现的ChatGLM实时聊天工具
C++ChatGLMGithub实时聊天开源项目机器学习模型量化
ChatGLM.cpp 是一个使用C++实现的实时聊天项目，支持ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3和GLM-4模型，兼容多种硬件和操作系统。项目通过int4/int8量化、优化的KV缓存和并行计算技术，实现了高效的CPU推理，并支持P-Tuning v2和LoRA微调模型。该项目还提供Python绑定、网络演示和API服务器，扩展了使用场景，适用于高效实时聊天。
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