需求人群:
LlamaChat适用于想要与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行聊天的用户。
产品特色:
与LLaMA模型聊天
与Alpaca模型聊天
与GPT4All模型聊天
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与您最喜爱的LLaMA LLM模型聊天
LlamaChat是一个桌面客户端,可以与LLaMA、Alpaca和GPT4All模型进行聊天。Alpaca是斯坦福大学基于OpenAI的text-davinci-003数据进行Fine-tuning后的7B参数LLaMA模型。您可以使用LlamaChat导入原始的PyTorch模型检查点文件或预转换的.ggml模型文件。LlamaChat是完全开源免费的,并且始终如一地保持开源。您可以在GitHub上找到更多信息。
开源聊天机器人,性能接近 ChatGPT
Vicuna 是一个开源聊天机器人,通过在用户共享的对话中对 LLaMA 进行微调训练。初步评估使用 GPT-4 作为评判者表明,Vicuna-13B 在超过 90%的情况下达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 的 90%* 质量,并在超过 90%* 的情况下胜过 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。Vicuna-13B 的训练成本约为 300 美元。代码和模型权重以及在线演示均可供非商业使用。
LLaSA: 扩展基于 LLaMA 的语音合成的训练时间和测试时间计算量
LLaSA_training 是一个基于 LLaMA 的语音合成训练项目,旨在通过优化训练时间和推理时间的计算资源,提升语音合成模型的效率和性能。该项目利用开源数据集和内部数据集进行训练,支持多种配置和训练方式,具有较高的灵活性和可扩展性。其主要优点包括高效的数据处理能力、强大的语音合成效果以及对多种语言的支持。该项目适用于需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者,可用于开发智能语音助手、语音播报系统等应用场景。
VSCode扩展,基于最新的代理框架进行代码编辑
CodeStory: SOTA SWE是一个基于代理框架的VSCode扩展,它能够完成复杂的代码库任务,执行终端命令,并支持自定义API密钥。这个插件代表了当前软件开发中自动化和智能化的趋势,通过减少重复性工作,提高开发效率,是现代软件开发中不可或缺的工具之一。它免费提供,适用于希望提升编码效率和质量的开发者。
免费 npm 库,用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,输出 markdown 文本
开源 npm 库,免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,支持本地和远程图像,计划支持 PDF,受 Zerox 启发,有免费和付费接口
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
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