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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

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。

internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
chat.petals.dev - 基于Petals客户端的大语言模型推理Web应用和API接口
AI推理GithubHTTP APILLM近似Petals ChatWebSocket API开源项目
本项目提供基于Petals客户端的大语言模型推理Web应用和API接口,包括HTTP和WebSocket端点。用户可通过git克隆项目并按说明在服务器上运行,支持Llama 2模型和Gunicorn部署。项目包含详细的API文档,支持多种生成参数,推荐使用效率更高的WebSocket API。生产环境中建议自行搭建后端以提高稳定性。
executorch - 移动和边缘设备上高效运行PyTorch模型的解决方案
ExecuTorchGithubPyTorch开源项目推理能力模型部署边缘设备
ExecuTorch 提供端到端解决方案,实现移动和边缘设备上的推理能力,涵盖穿戴设备、嵌入式设备和微控制器。作为 PyTorch Edge 生态系统的一部分,ExecuTorch 通过轻量级运行时,利用硬件能力(如 CPU、NPU 和 DSP),高效地将 PyTorch 模型部署到多种平台。其主要优势包括:广泛的兼容性、开发效率和出色的用户体验。欲了解更多技术细节和教程,请访问文档网站获取最新版本。
fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本
GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化
该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。
openchat-3.5-0106 - 基于Mistral的7B开源语言模型在多项测试中超越大型模型
GithubHuggingfaceOpenChat人工智能基准测试开源开源项目模型语言模型
OpenChat-3.5-0106是基于Mistral-7B架构开发的开源语言模型,具备编程、数学推理和对话等功能。模型支持8192上下文长度,提供编程专用和通用两种模式。在HumanEval、GSM8K等基准测试中,该模型展现出超越部分大型商业模型的性能。此外,模型还集成了实验性的评估器功能
txtchat - 智能搜索与人工智能响应的集成指南
GithubRAGtxtchat大型语言模型开源项目智能代理消息平台
txtchat结合检索增强型生成(RAG)及语言模型提供高级搜索解决方案,支持内容摘要、翻译及变换,并可集成至多种消息平台,如Rocket.Chat,适合企业和开发者优化AI响应与工作流程,提升用户交互效果。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型(LLMs)的应用和工具。该项目支持多种预训练模型,并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外,mlx-llm还覆盖了多种应用场景,包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成(RAG)等。
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