llama

चीनी NLP समाधान (लार्ज मॉडल, डेटा, मॉडल, ट्रेनिंग, इन्फेरेंस)

मल्टी-LoRA इन्फेरेंस सर्वर जो हजारों फाइन-ट्यून्ड LLM तक स्केल करता है।

आपके स्थानीय डिवाइस पर LLM (🦙LLaMA/LLaVA) को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए एक C#/.NET लाइब्रेरी।

Eagle: डेटा-केंद्रित रणनीतियों के साथ फ्रंटियर विजन-लैंग्वेज मॉडल

LangChain और ChatGLM-6B जैसी श्रृंखला LLM पर आधारित स्थानीय ज्ञान आधार के लिए स्वचालित प्रश्नोत्तर

एक नेटिव macOS ऐप जो उपयोगकर्ताओं को किसी अन्य सॉफ़्टवेयर को इंस्टॉल किए बिना आपके मैक पर फ़ाइलों, फ़ोल्डरों और वेबसाइटों की जानकारी के साथ जवाब देने में सक्षम स्थानीय LLM के साथ चैट करने की अनुमति देता है। llama.cpp द्वारा संचालित।

शुरुआत से एक आधुनिक LLM बनाएं। हर लाइन पर कमेंट है। ऐसे समझाया गया है जैसे हम पाँच साल के बच्चे हों।

Apple Silicon पर लोकल AI के साथ Claude Code को 100% ऑन-डिवाइस चलाएं। MLX-native Anthropic-API सर्वर। 6 फाइटर्स (Muse-Glimmer 30B, Gemma 4 31B, Qwen 3.5 122B, DeepSeek V4 Flash सहित)। प्राइवेट, ऑफ़लाइन, एयरगैप-तैयार। NDA / कानूनी / स्वास्थ्य सेवा वर्कफ़्लो के लिए निर्मित।

टर्मिनल में मुफ्त AI चैटबॉट्स

AGiXT एक गतिशील AI एजेंट स्वचालन प्लेटफ़ॉर्म है जो विभिन्न AI प्रदाताओं में निर्देश प्रबंधन और जटिल कार्य निष्पादन को सहजता से व्यवस्थित करता है। अनुकूली मेमोरी, स्मार्ट सुविधाओं और एक बहुमुखी प्लगइन सिस्टम को मिलाकर, AGiXT कुशल और व्यापक AI समाधान प्रदान करता है।

InternGPT (iGPT) एक ओपन सोर्स डेमो प्लेटफॉर्म है जहाँ आप आसानी से अपने AI मॉडल प्रदर्शित कर सकते हैं। अब यह DragGAN, ChatGPT, ImageBind, GPT-4 जैसे मल्टीमॉडल चैट, SAM, इंटरैक्टिव इमेज एडिटिंग आदि को सपोर्ट करता है।

LSP-AI एक ओपन-सोर्स भाषा सर्वर है जो AI-संचालित कार्यक्षमता के लिए बैकएंड के रूप में कार्य करता है, जिसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की सहायता करने और उन्हें सशक्त बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि उन्हें बदलने के लिए।

[EMNLP 2023 डेमो] Video-LLaMA: वीडियो को समझने के लिए एक निर्देश-ट्यून किया गया ऑडियो-विजुअल भाषा मॉडल

Chinese-LLaMA 1&2, Chinese-Falcon बेस मॉडल; ChatFlow चाइनीज डायलॉग मॉडल; चाइनीज OpenLLaMA मॉडल; NLP प्री-ट्रेनिंग/इंस्ट्रक्शन फाइन-ट्यूनिंग डेटासेट

peft के साथ LLM फ़ाइनट्यूनिंग

प्रशिक्षण और अनुमान (training and inference) के लिए PyTorch नेटिव क्वांटाइजेशन

[ACL 2024] LLMs के लिए उपयोग में आसान नॉलेज एडिटिंग फ्रेमवर्क।

अपने खुद के LLM बनाएँ, कस्टमाइज़ करें और नियंत्रित करें। डेटा प्री-प्रोसेसिंग से लेकर फाइन-ट्यूनिंग तक, xTuring ओपन-सोर्स LLM को कस्टमाइज़ करने का एक आसान तरीका प्रदान करता है। हमारे डिस्कॉर्ड समुदाय से जुड़ें: https://discord.gg/TgHXuSJEk6

[EMNLP-2024] तेज़ प्रोटोटाइप और प्रोडक्शन के लिए मल्टीमॉडल लैंग्वेज एजेंट बनाएं

Maid स्थानीय रूप से llama.cpp मॉडल और दूरस्थ रूप से Anthropic, DeepSeek, Ollama, Mistral और OpenAI मॉडल के साथ इंटरफेस करने के लिए एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स एप्लिकेशन है।

ChatGPT, Gemini 3.6, Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, DeepSeek V4, Grok, OpenRouter, Kimi k3, GLM 5.2, SiliconFlow, GPT-oss, Gemma 4, Qwen 3.7 के साथ एक शक्तिशाली Zotero AI और MCP प्लगइन

mPLUG-Owl: शक्तिशाली मल्टी-मोडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल परिवार

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) को आसान बनाया गया, EasyLM JAX/Flax में LLMs को प्री-ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग, मूल्यांकन और सर्विंग के लिए एक वन-स्टॉप समाधान है।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक तेज़, कीबोर्ड-केंद्रित टर्मिनल यूजर इंटरफेस। ChatGPT, Claude, Llama 3, Phi 3, Mistral, Gemma और अन्य के साथ चैट करें।

ओपन लार्ज लैंग्वेज मॉडल के लिए OpenAI-शैली का API, ChatGPT की तरह LLM का उपयोग करें! LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3 आदि के लिए समर्थन। ओपन-सोर्स बड़े मॉडल के लिए एकीकृत बैकएंड इंटरफ़ेस

ComfyUI में LLM एजेंट फ्रेमवर्क जिसमें MCP सर्वर, Omost, GPT-sovits, ChatTTS, GOT-OCR2.0, और FLUX प्रॉम्प्ट नोड्स शामिल हैं, Feishu, discord तक पहुंच, और o1, ollama, gemini, grok, qwen, GLM, deepseek, kimi, doubao जैसे सभी llms के समान openai / aisuite इंटरफेस के अनुकूल है। स्थानीय llms, vlm, gguf जैसे llama-3.3 Janus-Pro, Linkage graphRAG के अनुकूलित।

FinGLM: एक खुला, सार्वजनिक कल्याण, स्थायी वित्तीय बड़े मॉडल प्रोजेक्ट बनाने के लिए प्रतिबद्ध है, और "AI + वित्त" को बढ़ावा देने के लिए ओपन सोर्स और खुलेपन का उपयोग करता है।

Rust में तुरंत, नियंत्रित और स्थानीय प्री-ट्रेन किए गए AI मॉडल

llama.cpp के लिए node.js बाइंडिंग के साथ अपने कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाएं। जनरेशन स्तर पर मॉडल आउटपुट पर JSON स्कीमा लागू करें

सिस्टम वर्चुअलाइजेशन के लिए AI का उपयोग करने वाला एक सुरक्षित लो-कोड डिसेप्शन रनटाइम फ्रेमवर्क।