Самый простой способ запустить открытую модель на своём компьютере: одна команда скачивает и запускает её, плюс локальный REST API и библиотеки для Python и JavaScript.
Все репозитории
Открытые модели и инференсggml-org
ggml
Небольшая тензорная библиотека на чистом C/C++ без зависимостей. Именно она лежит в основе llama.cpp и whisper.cpp и умеет запускать квантованные модели на CPU, GPU и в браузере.
Кому подойдёт
C/C++-разработчикам, которые встраивают модели в своё приложение.
Как начать
- Склони репозиторий:
git clone https://github.com/ggml-org/ggml. - Собери проект:
mkdir build && cd build && cmake .. && cmake --build . --config Release -j 8. - Разбери минимальный пример с умножением матриц в
examples/simple.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+1636 сент. — 5 окт.
Описание автора
Tensor library for machine learning
Ещё в категории «Открытые модели и инференс»
Главная библиотека для работы с моделями: единый код для текста, зрения, звука и мультимодальных задач, и для запуска, и для обучения. Через неё выходит большинство новых открытых моделей.
Свой чат-интерфейс в стиле ChatGPT, который подключается к Ollama и любым API, совместимым с OpenAI. Ставится одной командой Docker и работает на твоём сервере.
Движок на C/C++, который запускает языковые модели на обычном железе: ноутбуках, телефонах, серверах без видеокарты. На нём держится большая часть локального AI, включая Ollama.
Репозиторий большой открытой модели DeepSeek-V3 со смесью экспертов: описание, результаты тестов и инструкции запуска. Показал, что открытая модель может идти вровень с закрытыми.
Основа большинства современных нейросетей: тензоры с ускорением на GPU и автоматическое дифференцирование, с обычным питоновским кодом внутри. На нём написаны Transformers, Llama и почти все открытые модели.