jundot/omlx

来源
GitHub
首次上榜日期
领域
模型推理
GitHub 星标数
21,814
主要语言
Python
网站
omlx.ai (在新标签页中打开)

本页介绍外部开源仓库,并非 HDATF 产品。

jundot/omlx

它做什么

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。

对 ATF 的帮助

如果Harness把任务交给本地部署的模型,值得比较。其在请求之间复用KV cache的方式,可为context不断变化的长时间agent会话提供参考。

许可证

Apache-2.0 宽松许可,含专利授权。可商用,需保留声明并注明修改。

同领域的其他仓库

  • TheTom/turboquant_plus
    TurboQuant+是TurboQuant的研究实现,使用PolarQuant和Walsh-Hadamard旋转压缩transformer的KV cache。仓库包含Python参考实现、验证论文和benchmark数据。
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    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。
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    一个展示端侧生成式AI用例的应用,让人们在移动设备上离线试用开源模型。它包含带thinking mode的聊天功能,以及可添加Wikipedia等tool的agent skill。
  • 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。
  • shiyu-coder/Kronos
    Kronos是一组在金融K线数据上预训练的decoder-only基础模型。tokenizer先把价格和成交量序列转换为离散token,再用这些token训练的Transformer完成预测等量化任务。

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