AlexsJones/llmfit

外部のオープンソース リポジトリを紹介するページです。HDATFの製品ではありません。

何をするか

llmfitはマシンのCPU、RAM、GPU、VRAMを調べ、その環境で動かせるオープンソースLLMと量子化形式を推奨します。ターミナルUI、Webダッシュボード、REST APIを備え、ローカルで実際の毎秒トークン数を測るベンチマークもできます。

ATFへの役立ち方

AX consultingで、顧客の現場の機器でどのオープンソースLLMを動かせるかを確認する際の参考になり得ます。

ライセンス

MIT 寛容なライセンスです。著作権表示を残せば商用利用と改変ができます。

同じ分野のリポジトリ

• maderix/ANE
  リバースエンジニアリングで得た非公開APIを使い、Apple Neural Engine上で直接ニューラルネットワークを学習させる研究用の概念実証です。CoreMLの学習API、Metal、GPUは使わず、作者は保守されるフレームワークではないと明言しています。
• p-e-w/heretic
  directional ablationにより、transformer言語モデルからsafety alignmentによる拒否動作を取り除くCLIツールです。Optunaベースのoptimizerが、拒否を減らしつつ元のモデルから大きく離れないパラメータを探します。
• karpathy/nanochat
  GPUノード1台で独自のchat LLMを学習して対話できる小さなコードベースで、tokenization、pretraining、finetuning、評価、推論をすべて扱います。depth設定一つで残りのハイパーパラメータが決まります。
• RunanywhereAI/runanywhere-sdks
  一つのC++コアを共有するSDK群で、LLM、ビジョン、音声、voice agent、embedding、RAG、画像生成を、スマートフォン、ブラウザ、デスクトップ、サーバー上でローカルに実行します。capability registryが各呼び出しを端末上のエンジンに振り分けます。
• jundot/omlx
  Apple Silicon搭載Mac向けのローカルLLM推論サーバーで、macOSのメニューバーから管理します。continuous batchingを使い、KV cacheをメモリとSSDに分けて保持し、過去のcontextを複数のリクエストで再利用します。

Trendshiftのランキングに入ったリポジトリだけを載せ、リストは候補を探すためだけに使いました。順位の数字は転載していません。説明、ライセンス、スター数は各GitHubリポジトリで確認しました。解説は私たちの判断です。これらを試験したわけではなく、上昇リストに載ったことは品質の証明ではありません。