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llama2.c

轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署

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。

llama2.c - 轻量级Llama 2模型推理引擎的纯C语言实现
AI模型C语言GithubLlama 2开源项目模型推理
llama2.c是一个用纯C语言实现的Llama 2模型推理引擎,仅需700行代码即可运行PyTorch训练的模型。项目设计简洁易用,提供从训练到推理的完整方案,支持Meta官方和自定义小型Llama 2模型。通过模型量化技术,llama2.c能够提升推理速度并缩小模型体积,为轻量级大语言模型部署提供了高效解决方案。
llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理,支持多种硬件和系统
C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化
llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现,支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化,包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外,项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心,以及通过 HIP 支持 AMD GPU,为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。
llama2.go - Go语言实现的LLaMA-2本地推理引擎
GithubGo语言llama2.go大语言模型开源项目性能优化推理
llama2.go项目实现了LLaMA-2模型的本地推理。该引擎使用纯Go语言编写,源于llama2.c项目。它通过命令行界面实现模型加载和文本生成,并采用并行计算、循环展开等技术优化性能。在Apple M1芯片上,llama2.go能够达到39.28 tok/s的推理速度。作为一种轻量高效的方案,该项目为开发者提供了便捷的LLaMA-2本地部署选择。
llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库
CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化
llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库,专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术,实现了70B模型的即时加载。通过Python API,开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型(1 token/s)和7B模型(9 tokens/s)。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。
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。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
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 - 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。
llama2.c-for-dummies - 通俗易懂的大语言模型推理代码解析
GithubLlama2.cTransformer架构前向传播开源项目推理权重矩阵
本项目对llama2.c推理文件进行了详细解析,帮助初学者理解大语言模型的推理过程。通过逐行注释,项目阐述了模型结构、权重加载和前向传播等核心概念,用简洁的C语言代码展示LLM推理的基本原理。对于希望深入学习Transformer架构和大语言模型工作机制的开发者而言,这是一个极具参考价值的学习资源。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
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