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仓库攻略

23 篇 · 23 个项目 · LLM 基础设施 · tom · 多模态

jev-chat/jev-chat-jarvis-mac · 上手攻略
jevchatjarvismac 是一个macOS 悬浮窗助手,专门为聊天场景设计:当聊天应用(微信 / QQ)收到消息时,它立刻读取屏幕内容,用本地模型判断发送者的真实意图和风险等级,再生成候选回复供你一键复制或填入输入框。整套流程纯本地运行,不截图、不 OCR 解密数据库、不注入任何内容——只是"看屏幕 + 本地模型判断"。 核心定位:把"对方这句话到底…
LLM 基础设施 jev-chat/jev-chat-jarvis-mac Stars 356 Tom 2026-09-25
jaredpalmer/kev · 上手攻略
Kev 是一个小尺寸的决策模型(Decision Model)家族,基于 Qwen3.5 基座构建,架构思路来自 Jev(见 Jev's Architecture Unmasked)。它用 LoRA adapter + pointer head 的方式,让你可以在自己的机器上训练和运行私有化决策模型,返回的不是自由文本,而是类型化的概率决策——支持二选一(n…
LLM 基础设施 jaredpalmer/kev Stars 6,227 Tom 2026-09-21
TheoLeeCJ/SemIf · 上手攻略
SemIf(Semantic Ifs)是一个用开源 LLM 直接读取 typed option logits做运行时决策的开源工具。它让模型在单次前向传播内直接输出选项概率,而无需生成文本再解析——"不要 token,只要 logits"。 原名 OpenJev,后改名 SemIf,是独立研究项目,非 Jev / TypeSafe 官方。Jev 是 Type…
LLM 基础设施 TheoLeeCJ/SemIf Stars 1,648 Tom 2026-09-19
TheoLeeCJ/openjev · 上手攻略
OpenJev 是一个开源项目,试图在消费级 GPU(RTX 3090)上复现 TypeSafe 的 Jev 服务——一种语义决策操作符(semantic decision operator)。它的核心思路是:不让模型生成文本,而是直接读取模型在固定 answer token 上的 logits,经过一次 softmax 得到每个选项的概率。 ⚠️ 本仓库复…
LLM 基础设施 TheoLeeCJ/openjev Stars 964 Tom 2026-09-18
MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-DGX-Sparks · 上手攻略
这是一个在 34 台 NVIDIA DGX Spark 节点上通过 SGLang 部署 DeepSeekV4.1Flash 模型的生产级推理方案。模型以 MXFP4 稀疏专家 + FP8 密集权重运行,KV Cache 由 NVMe + 统一内存共同支撑,提供 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 接口,支持 Tool Callin…
LLM 基础设施 MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-DGX-Sparks Stars 118 Tom 2026-09-16
tomnio/rubric · 上手攻略
Rubric 是一个 Schemafirst 结构化提取库:你定义一个 Zod schema,它把这个 schema 挂到 LLM 请求上,从回复中抽出 JSON,校验其是否符合 schema,不符合就自动 reask(重问),直到返回合规结果或重试次数耗尽。 核心能力:定义 schema → 提取 JSON → 校验 → reask 循环(最多 3 次),…
LLM 基础设施 tomnio/rubric Stars 75 Tom 2026-09-15
MiaAI-Lab/Qwen3.8-Flash-Next-Single-DGX-Spark · 上手攻略
一个开箱即用的部署配方(recipe),用于在单台 NVIDIA DGX Spark(GB10,121 GiB 统一内存)上通过 vLLM 服务 Qwen3.8FlashNextNVFP4 大模型。 核心工程挑战:Qwen3.8FlashNext 原版 FP8 权重约 135 GB,单台 Spark 只有 128 GB 统一内存,直接跑会 OOM。这个配方通…
LLM 基础设施 MiaAI-Lab/Qwen3.8-Flash-Next-Single-DGX-Spark Stars 291 Tom 2026-09-09
luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorials · 上手攻略
AwesomeAIGCTutorials 是一个人工策划的 AIGC 学习资源合集,按主题分为 Large Language Models(LLM)、AI Painting、AI Audio、Multimodal、Deep Learning、AI System 等大类,收录大学课程(Stanford CS324、CMU 11667 等)、行业培训(DeepL…
LLM 基础设施 luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorials Stars 4,531 Tom 2026-08-27
MAC-AutoML/MindPipe · 上手攻略
MindPipe 是一个统一的 LLM/VLM 模型压缩评估框架,用单一 main.py CLI 驱动 11 种量化方法、7 种剪枝方法、压缩微调联合流程,以及 PPL / lmevalharness 零样本 / VLMEvalKit 多模态三类评估。核心设计理念是:一次配置,全流程可复现。 ⚠️ 注意:本仓库同时支持 NVIDIA GPU 和华为昇腾 NP…
LLM 基础设施 MAC-AutoML/MindPipe Stars 1,013 Tom 2026-08-23
intel/neural-compressor · 上手攻略
Intel Neural Compressor 是 Intel 开源的模型压缩库,专注于 LLM/VLM 的低比特量化(Lowbit Quantization),覆盖 INT8、FP8、MXFP8、MXFP4、INT4、NVFP4 等多种低精度数据类型,支持 PyTorch、TensorFlow、JAX 三大框架。 其核心定位是:Intel 官方大模型推理优…
LLM 基础设施 intel/neural-compressor Stars 2,697 Tom 2026-08-19
NVIDIA-NeMo/Curator · 上手攻略
NeMo Curator 是 NVIDIA 出品的大规模多模态数据预处理与清洗工具包,专门为 LLM(及其他基础模型)预训练数据构建可复用的 GPU 加速流水线。覆盖文本、图像、视频、音频四种模态,核心能力包括:质量过滤、去重(精确/模糊/子串)、语言检测、分类、合成数据生成(SDG)。它由 RAPIDS(cuDF/cuML/cuGraph)+ Ray 驱动…
LLM 基础设施 NVIDIA-NeMo/Curator Stars 1,784 Tom 2026-08-19
ggml-org/llama.cpp · 上手攻略
llama.cpp 是一个纯 C/C++ 实现的高性能 LLM 推理框架,核心目标是在各种硬件上以最小化依赖和最优性能跑本地大模型。它基于底层的 ggml 库构建,支持 FP16 和 GGUF 量化格式,Star 122,572(无周增,长期稳定),是本地 LLM 推理领域最活跃的开源项目之一。 核心特点: 纯 C/C++ 实现,无外部依赖(除少量单文件 H…
LLM 基础设施 ggml-org/llama.cpp Stars 122,572 Tom 2026-08-16
IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM · 上手攻略
封神榜(FengshenbangLM) 是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心(CCNL)主导的中文大模型开源体系,2021 年 11 月由沈向洋在 IDEA 大会上正式发布。定位是"中文认知智能的基础设施",旗下包含 6 大模型系列,覆盖从语言理解到多模态生成的完整 NLP 任务。 三个子项目协同工作: Fengshenbang Model:预训练…
LLM 基础设施 IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM Stars 4,126 Tom 2026-08-13
NVIDIA/GenerativeAIExamples · 上手攻略
NVIDIA/GenerativeAIExamples 是 NVIDIA 官方的生成式 AI 参考工作流仓库,针对加速基础设施(GPU/NIM 微服务)做了深度优化,涵盖 RAG 管道、Agentic 工作流、知识图谱、视觉 NIM 工作流、Data Flywheel 完整闭环等场景。当前最新 release 为 v0.8.x(2025 年),目录结构已完成…
LLM 基础设施 NVIDIA/GenerativeAIExamples Stars 4,144 Tom 2026-08-11
drumih/turbo-fieldfare · 上手攻略
TurboFieldfare 是一个用 Swift 6.2 + Metal 4 从零手写的 Gemma 4 26BA4B 推理运行时,专为 Apple Silicon Mac 设计。它的核心目标只有一个:让 8 GB 内存的 M 系列 MacBook Air 也能跑 Gemma 4 26B 大模型。 Gemma 4 26B 是一个 MoE(Mixtureof…
LLM 基础设施 drumih/turbo-fieldfare Stars 5,668 Tom 2026-08-02
openvinotoolkit/open_model_zoo · 上手攻略
Open Model Zoo 是 Intel 维护的预训练深度学习模型仓库,为 OpenVINO™ Toolkit 提供大量已优化模型和演示程序。包含 200+ 模型,覆盖目标检测、图像分类、图像分割、姿态估计、语音识别、文本转语音等主流 CV 任务,并配有可直接运行的 C++ / Python Demo 示例。 模型分为两大类: Intel 预训练模型(m…
LLM 基础设施 openvinotoolkit/open_model_zoo Stars 4,415 Tom 2026-07-29
raullenchai/Rapid-MLX · 上手攻略
RapidMLX 是目前 Apple Silicon 上速度最快的本地 AI 推理引擎,专为 M 系列芯片优化,基于 Apple MLX 框架重写所有核心 kernel,纯 Metal GPU 加速,无任何 llama.cpp 回退或 Python 桥接层。相比同场景的 Ollama,吞吐量提升约 4.2 倍,首 token 时间(TTFT)可低至 0.08…
LLM 基础设施 raullenchai/Rapid-MLX Stars 3,433 Tom 2026-07-22
ultralytics/yolov3 · 上手攻略
ultralytics/yolov3 是 YOLOv3(You Only Look Once version 3)目标检测模型的 Ultralytics 官方 PyTorch 实现。原始 YOLOv3 由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 2018 年提出(arXiv:1804.02767),Ultralytics 在此基础上添加了…
LLM 基础设施 ultralytics/yolov3 Stars 10,591 Tom 2026-07-22
RunanywhereAI/runanywhere-sdks · 上手攻略
RunAnywhere 是一个端侧 AI 推理 SDK 套件,让你在 iOS、Android、Flutter、React Native 和浏览器里直接跑 LLM、VLM、语音识别(TTS/STT)和语音合成,无需联网、数据不离设备。它用同一套 API 屏蔽了各平台的底层差异:Apple 设备走 Core ML / Metal,安卓走 llama.cpp 或高…
LLM 基础设施 RunanywhereAI/runanywhere-sdks Stars 10,301 Tom 2026-07-15
vllm-project/vllm-omni · 上手攻略
vLLMOmni 是 vLLM 社区推出的全模式(omnimodality)推理框架,将 vLLM 的高性能 LLM 推理能力扩展到任意到任意的多模态模型——不只是理解图像/视频/音频,而是能同时生成多种模态的输出(文本+图像+视频+音频)。 支持的输出类型: 一句话概括:vLLM 在多模态生成领域的扩展,让研究者和企业能用生产级性能跑 OmniModali…
LLM 基础设施 vllm-project/vllm-omni Stars 6,027 Tom 2026-07-13
sgl-project/sglang · 上手攻略
SGLang 是一个高性能大语言模型(及多模态模型)推理 serving 框架,由 LMSYS 组织开发维护(Apache2.0 许可证)。它的核心定位是 vLLM 的直接竞争对手,在多项 benchmark 上展示出更高的吞吐量和更低的延迟。SGLang 底层基于 PyTorch,支持 RadixAttention(前缀缓存)、连续批处理(continuo…
LLM 基础设施 sgl-project/sglang Stars 31,657 Tom 2026-07-07
vllm-project/vllm · 上手攻略
vLLM 是一个高吞吐量、内存高效的 LLM 推理与服务引擎,最初由 UC Berkeley Sky Computing Lab 开发,现已成长为全球最活跃的开源 AI 基础设施项目之一,拥有来自 2000+ 贡献者的社区支持。 核心突破是 PagedAttention 技术——受操作系统虚拟内存分页启发,将 KV Cache 切分成小块动态管理,显著减少显…
LLM 基础设施 vllm-project/vllm Stars 88,728 Tom 2026-07-07
BerriAI/litellm · 上手攻略
LiteLLM 是一个统一调用 100+ 大模型 API 的 Python 库 + AI Gateway(代理服务器),用 OpenAI 格式作为统一接口,抹平各 provider(OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Azure、HuggingFace、VLLM、NVIDIA NIM 等)的 API 差异,同时提供成本追踪、虚拟 …
LLM 基础设施 BerriAI/litellm Stars 56,075 Tom 2026-07-07