A organização mlc-ai apresenta uma presença significativa no GitHub, com uma ampla gama de repositórios públicos. Os principais projetos incluem o mlc-llm, que atua como um motor de implantação universal de LLM com compilação em ML, e o web-llm, um motor de inferência LLM de alto desempenho que opera diretamente no navegador, utilizando linguagens como Python e TypeScript.
Principais linguagens
Repositórios públicos
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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Perguntas frequentes
O que a mlc-ai desenvolve no GitHub?
A mlc-ai desenvolve uma variedade de projetos focados em aprendizado de máquina e inteligência artificial. Entre os repositórios notáveis estão o mlc-llm e o web-llm, que lidam com a implantação e inferência de modelos de linguagem.
Quais linguagens de programação a mlc-ai utiliza?
A mlc-ai utiliza várias linguagens de programação, incluindo Python, TypeScript, HTML, C++, Jupyter Notebook e Shell. Essa diversidade permite o desenvolvimento de projetos robustos e versáteis.
Os repositórios da mlc-ai são públicos?
Sim, todos os repositórios da mlc-ai são públicos. Isso permite que a comunidade acesse e colabore em projetos que abrangem desde a geração de linguagem até a implementação em navegadores.
Essa exposição é intencional?
Monitore mlc-ai com o RepoGuard e receba alertas no momento em que um novo repositório público aparecer.
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