L'organisation mlc-ai possède une présence publique significative sur GitHub, avec une large gamme de dépôts. Les principaux langages utilisés incluent Python, TypeScript et C++. Parmi les projets notables, on trouve mlc-llm, un moteur de déploiement LLM universel, et web-llm, un moteur d'inférence LLM performant dans le navigateur.
Langues principales
Dépôts publics
mlc-llm
Universal LLM Deployment Engine with ML Compilation
web-llm
High-performance In-browser LLM Inference Engine
web-stable-diffusion
Bringing stable diffusion models to web browsers. Everything runs inside the browser with no server support.
xgrammar
Fast, Flexible and Portable Structured Generation
web-llm-chat
Chat with AI large language models running natively in your browser. Enjoy private, server-free, seamless AI conversations.
mlc-zh
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tokenizers-cpp
Universal cross-platform tokenizers binding to HF and sentencepiece
mlc-en
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binary-mlc-llm-libs
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notebooks
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pith-train
Compact and Agent-Native MoE Training System
relax
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llm-perf-bench
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web-llm-assistant
AI Assistant running within your browser.
mlc-python
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web-agent-interface
An interface for AI Agents to interact with various web platforms.
package
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webllm-playground
Run LLMs in the Browser with MLC / WebLLM ✨
book-en
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docs
The documents for TVM Unity
mlc-training
Relax Training APIs Tutorial and Examples
blog
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text-generation-webui
A Gradio web UI for Large Language Models. Supports transformers, GPTQ, AWQ, EXL2, llama.cpp (GGUF), Llama models.
dlight-bench
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env
repo for docker related builds
mlc-backtrace
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web-data
supporting data for web
z3-staticlib
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wheels
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ate-bench
Evaluate PithTrain, Megatron-LM, TorchTitan on agent-task efficiency.
XGrammar-web-assets
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book-zh
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auditwheel
Auditing and relabeling cross-distribution Linux wheels.
jekyll-theme-mlc
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tvm-ffi
Open ABI and FFI for Machine Learning Systems
mlc-ai.github.io
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Questions fréquemment posées
Que construit mlc-ai sur GitHub ?
mlc-ai développe plusieurs projets liés aux modèles de langage et à l'apprentissage automatique. Des dépôts comme mlc-llm et web-llm illustrent leur engagement envers le déploiement et l'inférence de modèles LLM.
Quels langages de programmation utilise mlc-ai ?
Les principaux langages de programmation utilisés par mlc-ai incluent Python, TypeScript, HTML, C++, Jupyter Notebook et Shell, reflétant une diversité dans le développement de leurs projets.
Les dépôts de mlc-ai sont-ils publics ?
Oui, tous les dépôts de mlc-ai sont publics sur GitHub, permettant à la communauté d'accéder à leurs projets et de contribuer à leur développement, tout en assurant la transparence.
Cette exposition est-elle intentionnelle ?
Surveillez mlc-ai avec RepoGuard et soyez alerté dès qu'un nouveau dépôt public apparaît.
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