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llama-cpp-wasm

浏览器环境下运行大语言模型的WebAssembly解决方案

llama-cpp-wasmWebAssemblyAI模型在线演示JavaScript库Github开源项目

llama-cpp-wasm是一个为llama.cpp提供WebAssembly构建和绑定的开源项目。它支持在浏览器中运行大语言模型，提供单线程和多线程版本。该项目兼容多种模型，包括Qwen、StableLM和TinyLlama等，使开发者能够在Web环境中实现自然语言处理功能。项目易于集成，为浏览器端AI应用开发提供了便利。

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介绍相关项目
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
secret-llama - 浏览器端运行的私密LLM聊天机器人 支持多种开源模型
GithubLLMSecret LlamaWebGPU开源模型开源项目浏览器应用
Secret Llama是一款在浏览器中运行的私密LLM聊天机器人，支持Llama 3、Mistral等开源模型。对话数据完全保留在本地计算机，无需服务器或安装。界面易用性媲美ChatGPT，支持离线工作。运行需要支持WebGPU的现代浏览器，不同模型可能有特定内存要求。项目欢迎贡献者参与改进界面、扩展模型支持和优化加载性能。
llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
llama - Meta开源的大语言模型
AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门
meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。
llama-node - 支持多语言大模型推理的Node.js库
GithubLLaMA NodeNode.js安装开源项目推理库模型支持
llama-node是一个支持多种大语言模型推理的Node.js库，兼容LLaMA、RWKV等模型。它基于llm、llama.cpp、rwkv.cpp，使用napi-rs实现消息传递。支持模型包括Alpaca、GPT4All等，适用于多平台如macOS、Linux和Windows。项目处于早期阶段，API可能会更新。
llama2-webui - 全平台支持的Llama 2智能Web界面
API兼容性GPU加速GithubLlama-2模型llama2-wrapper开源项目生成文本
llama2-webui是一个跨平台的工具，允许在多个操作系统（Linux、Windows、Mac）通过Gradio Web UI轻松运行Llama 2模型。支持从7B到70B等多种模型规模，包含GPTQ和GGUF等，并兼容8位与4位计算模式。此外，项目还支持与OpenAI API兼容，可作为各类生成型应用的后端，旨在为开发人员提供一个便捷且高效的工具。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
相关项目
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