llava-cpp-server

LLaVA C++服务端，实现图像处理和查询

llama.cpp API服务器 LLaVA ggml-model 图像数据 Github 开源项目

LLaVA C++ Server是一个简便的API服务端，实现了llama.cpp的LLaVA功能。使用者可以通过下载模型并启动服务器来本地访问，支持自定义主机、端口和HTTP日志记录。API端点位于/llava，接受用户提示和图像数据，便于图像查询和处理。该项目已在macOS上测试，可通过简单构建步骤在其他平台运行。

Github

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介绍相关项目

LlamaChat - macOS上的LLaMA、Alpaca和GPT4All本地聊天应用

GithubLLaMALlamaChatmacOS开源项目模型转换聊天历史

LlamaChat，一个为macOS设计的聊天应用，支持用户在本地与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行交互。它支持多种模型格式，如PyTorch checkpoints及ggml文件，并具备聊天历史记录及模型调试功能。请注意，LlamaChat不提供模型文件，用户需自行根据相关条款获取。

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。

liblava - 面向Vulkan API的现代化C++图形库

C++GithubVulkan图形编程库开源项目渲染引擎跨平台

liblava是专为Vulkan API打造的现代C++图形库。它简化了窗口管理和输入处理，提供高效的渲染器和命令缓冲模型，支持运行时着色器编译。该库适用于原型设计、工具开发、性能分析和教学，兼容Windows和Linux系统。liblava集成了纹理和网格加载、相机控制、ImGui等功能，为低级图形编程提供全面支持。

ai00_server - 基于RWKV模型的高效且易用的推理API服务器

AI00 RWKV ServerChatGPT兼容GithubLLM推理Vulkan加速开源开源项目

AI00 RWKV Server是一款高效且易用的推理API服务器，基于RWKV模型，支持Vulkan兼容的所有GPU进行加速，包括AMD显卡和集成图形。无需依赖庞大的pytorch或CUDA环境，开箱即用，并兼容OpenAI的ChatGPT API接口。此服务器完全开源和商用友好，适用于文本生成、翻译、问答等多种任务，是开发大语言模型应用的理想选择。

Llava-v1.5-7B-GGUF - 轻量级多模态图文处理模型支持多种精度量化

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Llava-v1.5-7B-GGUF是Llava 1.5 7B模型的GGUF量化版本,提供2位至8位多种精度选择,可根据性能和质量需求灵活使用。项目支持通过LlamaEdge快速部署,适用于多模态AI应用场景。该模型具备图像理解和文本生成能力,在保持性能的同时实现了模型体积的压缩。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解

GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议

Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。

rust-llama.cpp - Rust语言下的LLaMA模型绑定库

GPUGithubLLama.cppRust开源项目模型绑定

rust-llama.cpp是一个开源项目，为LLaMA.cpp提供Rust语言绑定。这个库使开发者能在Rust环境中集成和使用LLaMA大语言模型。项目支持cuBLAS、OpenBLAS和OpenCL等硬件加速选项，并已实现GPU（Metal）支持。通过简洁的API接口，开发者可以方便地加载模型和生成文本。rust-llama.cpp还支持GGUF格式，为Rust开发者提供了一个功能全面的LLaMA模型集成工具。

llava-v1.6-vicuna-13b-hf - 多模态聊天机器人：增强图像识别和常识推理能力

GithubHuggingfaceLLaVa-Next图像文本问答多模态开源项目模型生成优化视觉编码器

LLaVa-1.6在提升图像分辨率和视觉指令数据集的基础上，增强了光学字符识别（OCR）和常识推理能力。整合了大型语言模型与视觉编码器，可用于图像描述、视觉问答和多模态聊天等应用。通过优质数据组合和动态高分辨率支持复杂的应用场景，优化算法效率，利用4位量化和Flash-Attention 2提升生成速度，使其成为多模态AI的一种先进工具。

deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架

APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习

DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能，支持分类、目标检测、分割、回归等任务，适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台（如TensorRT、NCNN），无需数据库，所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信，提供Python和Javascript客户端，易于集成到现有应用中。

llava-1.6-mistral-7b-gguf - 基于Mistral-7B的LLaVA多模态模型GGUF量化版

GithubHuggingfaceLLaVAMistral图像识别多模态模型开源项目机器学习模型

LLaVA-1.6-Mistral-7B是一款开源的视觉语言模型GGUF量化版本，提供3bit至8bit多个压缩等级选择。该模型整合了图像理解与对话能力，通过大规模图文对和多模态指令数据训练而成。其中4bit和5bit量化版本在性能与模型体积之间取得良好平衡，适合在计算资源有限的场景下部署使用

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