llama2.c

轻量级Llama 2推理引擎支持多平台高性能部署

Llama 2 AI模型自然语言处理开源项目人工智能 Github

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。

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介绍相关项目

llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架

Githubllama-cpp-agent函数调用大语言模型开源项目结构化输出聊天界面

llama-cpp-agent 是一个开源框架，提供与大型语言模型（LLMs）互动的多种接口，包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具，适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景，具有简单聊天、结构化输出、RAG（检索增强生成）和代理链功能。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。

llama2.mojo - 将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍

GithubMojoPython性能提升TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2llama2.mojo开源项目模型推理

llama2.mojo项目展示了如何将llama2模型移植到Mojo中，通过Mojo的SIMD和矢量化原语，将Python性能提升近250倍。在多线程推理中，Mojo版的性能超过了原始llama2.c的30%，在CPU上进行baby-llama推理时，性能超过了llama.cpp的20%。项目当前支持多个模型，包括stories和Tinyllama-1.1B-Chat。用户可以通过简单的命令行步骤或使用Docker在本地部署并运行该项目。

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

GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型

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-cpp-python - Python绑定库为LLM集成提供高效接口

AI模型GithubOpenAI兼容Python绑定llama.cpp开源项目文本生成

llama-cpp-python为llama.cpp提供Python绑定，支持低级C API访问和高级Python API文本补全。该库兼容OpenAI、LangChain和LlamaIndex，支持CUDA、Metal等硬件加速，实现高效LLM推理。它还提供聊天补全和函数调用功能，适用于多种AI应用场景。

Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本

GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型

Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南

C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目

详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理，帮助团队实现自我管理或私有部署，满足数据隐私和合规要求，并节省GPU实例的高额费用。

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。

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