AlexsJones/llmfit

来源
GitHub
首次上榜日期
领域
模型推理
GitHub 星标数
36,687
主要语言
Rust

本页介绍外部开源仓库,并非 HDATF 产品。

AlexsJones/llmfit

它做什么

llmfit会检测机器的CPU、RAM、GPU和VRAM,推荐该硬件可以运行的开源LLM及量化格式。它提供终端UI、Web仪表盘和REST API,还能在本地测量实际的每秒token数。

对 ATF 的帮助

在AX consulting中确认客户现场硬件能运行哪些开源LLM时,可作为参考。

许可证

MIT 宽松许可。保留版权声明即可商用和修改。

同领域的其他仓库

  • maderix/ANE
    这是一个研究性质的概念验证,通过逆向工程得到的私有API,直接在Apple Neural Engine上训练神经网络,不使用CoreML训练API、Metal或GPU。作者表示它并不是一个持续维护的框架。
  • p-e-w/heretic
    一个利用directional ablation从transformer语言模型中去除safety alignment所带来的拒答行为的命令行工具。基于Optuna的优化器会寻找既减少拒答、又使模型尽量接近原模型的参数。
  • karpathy/nanochat
    一个精简的代码库,可在单个GPU节点上训练自己的chat LLM并与之对话,涵盖tokenization、pretraining、finetuning、评估和推理。只需设置depth一项,其余超参数随之确定。
  • RunanywhereAI/runanywhere-sdks
    一组共享同一个C++核心的SDK,可在手机、浏览器、桌面和服务器上本地运行LLM、视觉、语音、voice agent、embedding、RAG和图像生成。capability registry会把每次调用路由到设备上的引擎。
  • jundot/omlx
    面向Apple Silicon Mac的本地LLM推理服务器,可从macOS菜单栏管理。它采用continuous batching,并把KV cache分层保存在内存和SSD中,使以往的context可在多个请求间复用。

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