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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
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
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这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。
llama-tokenizer-js - 在浏览器和Node环境中高效实现LLaMA模型的分词
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Llama-tokenizer-js 是一款JavaScript客户端分词器，适用于LLaMA 1和LLaMA 2模型，并支持TypeScript。该工具无依赖、易于使用，专为客户端准确计算token数量设计。利用优化的BPE算法实现高效运行时间和小巧包大小。支持浏览器和Node环境，并提供便捷的demo和详细使用说明。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
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MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
llama2.c - 轻量级Llama 2模型推理引擎的纯C语言实现
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saiga_llama3_8b_gguf - 8B模型下载与运行 Llama.cpp兼容指南
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页面提供Llama.cpp兼容的8B模型版本，用户可下载并运行各种量化模型。包括wget命令下载和Python脚本运行说明，适用于需大模型推理的用户，尤其是专注Llama3的开发者。
nvim-llama - Neovim插件实现本地运行大型语言模型
DockerGithubNeovimOllama大语言模型开源项目插件
nvim-llama是一个Neovim插件，通过Ollama接口实现本地运行大型语言模型。支持Llama 2、Mistral和CodeLlama等开源模型，利用Docker确保跨平台兼容性。插件提供简单配置选项，用户可轻松选择和下载模型，并通过:Llama命令在Neovim中与AI模型进行对话交互。
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM，支持多种模型和ChatGPT界面
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该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM，并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务，允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接，方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
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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。
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