L'organizzazione mlc-ai su GitHub presenta una vasta gamma di repository pubblici, con un focus su linguaggi come Python, TypeScript e C++. Tra i progetti più noti ci sono mlc-llm, un motore di distribuzione universale per LLM, e web-llm, un motore di inferenza per LLM ad alte prestazioni da eseguire nel browser.
Lingue principali
Repository pubblici
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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Domande frequenti
Cosa costruisce mlc-ai su GitHub?
mlc-ai sviluppa una varietà di strumenti e motori per il machine learning e l'IA, inclusi progetti come mlc-llm e web-llm, che mirano a facilitare l'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni nel browser.
Quali linguaggi di programmazione usa mlc-ai?
mlc-ai utilizza principalmente Python, TypeScript, HTML, C++, Jupyter Notebook e Shell. Questi linguaggi supportano lo sviluppo di progetti innovativi nella gestione e nell'implementazione di modelli di machine learning.
I repository di mlc-ai sono pubblici?
Sì, tutti i repository di mlc-ai sono pubblici. Ciò consente a chiunque di accedere ai loro progetti e contribuire allo sviluppo di soluzioni aperte nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning.
Questa esposizione è intenzionata?
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