Организация EXO, представленная на GitHub под именем exo-explore, фокусируется на разработке решений в области edge ML. В их публичном репозитории можно найти разнообразные проекты, включая exo на Python, который позволяет запускать frontier AI локально, а также другие репозитории, написанные на C, Rust, и Ruby.
Run frontier AI locally.
Inference Llama models in one file of pure C for Windows 98 running on 25-year-old hardware
1.58 Bit LLM on Apple Silicon using MLX
Private Web Search for Local LLMs
EXO Gym is an open-source Python toolkit that facilitates distributed AI research.
Archive: Run your own AI cluster at home with everyday devices 📱💻 🖥️⌚
Resources regarding evML (edge verified machine learning)
MLX: An array framework for Apple silicon
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Release artifacts for exo (vLLM wheels, warm compile caches). Source: exo-spark.
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
exo-explore разрабатывает проекты, связанные с edge ML, включая инструменты для запуска AI моделей и библиотеки для исследований в области распределенного ИИ. Их репозитории охватывают разные аспекты машинного обучения и его внедрения.
exo-explore использует несколько языков программирования, включая Python, C, Rust, C++, Ruby и Shell. Это разнообразие языков позволяет им создавать широкий спектр инструментов и библиотек для своих разработок.
Да, все репозитории exo-explore являются публичными. Это позволяет сообществу взаимодействовать с их проектами, вносить улучшения и использовать их разработки в собственных целях.
Следите за EXO с помощью RepoGuard и получайте уведомления в момент появления нового публичного репозитория.
Следить за этим аккаунтом