最后更新 12-12-2023
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ggml.ai
ggml.ai 处于人工智能技术的前沿，通过其创新的张量库将强大的机器学习功能直接带到边缘。 ggml.ai 专为通用硬件平台上的大型模型支持和高性能而构建，使开发人员能够实现先进的人工智能算法，而无需专门的设备。该平台采用高效的 C 编程语言编写，提供 16 位浮点和整数量化支持，以及自动微分和各种内置优化算法（如 ADAM 和 L-BFGS）。它拥有针对 Apple Silicon 的优化性能，并在 x86 架构上利用 AVX/AVX2 内在函数。基于 Web 的应用程序还可以通过 WebAssembly 和 WASM SIMD 支持来利用其功能。凭借零运行时内存分配和不存在第三方依赖项，ggml.ai 为设备上推理提供了一种最小且高效的解决方案。
诸如whisper.cpp和llama.cpp之类的项目展示了ggml.ai的高性能推理能力，其中whisper.cpp提供语音到文本的解决方案，llama.cpp专注于Meta的LLaMA大语言模型的高效推理。此外，该公司欢迎对其代码库做出贡献，并通过 MIT 许可证支持开放核心开发模型。随着 ggml.ai 的不断扩张，它正在寻找对设备上推理有共同愿景的有才华的全职开发人员加入他们的团队。
ggml.ai 旨在突破边缘人工智能的极限，证明了人工智能社区的游戏和创新精神。
用 C 编写： 确保跨各种平台的高性能和兼容性。
针对 Apple Silicon 的优化： 在 Apple 设备上提供高效的处理和更低的延迟。
支持 WebAssembly 和 WASM SIMD： 促进 Web 应用程序利用机器学习功能。
没有第三方依赖项： 实现整洁的代码库和方便的部署。
引导语言输出支持： 通过更直观的 AI 生成响应来增强人机交互。
1) 什么是 ggml.ai？
ggml.ai 是一个用于机器学习的张量库，有助于在商用硬件上使用大型模型和高性能计算。
2) ggml.ai 是否针对任何特定硬件进行了优化？
它在设计时考虑了针对 Apple Silicon 的优化，但也支持使用 AVX/AVX2 内在函数的 x86 架构。
3) 哪些项目与 ggml.ai 相关？
ggml.ai 项目包括用于 OpenAI 的 Whisper 模型的高性能推理的 tweet.cpp 和用于 Meta 的 LLaMA 模型的推理的 llama.cpp。
4) 我可以为 ggml.ai 做出贡献吗？
是的，个人和实体可以通过扩展代码库或为贡献者提供经济赞助来为 ggml.ai 做出贡献。
5) 我如何联系 ggml.ai 进行业务咨询或捐款？
业务咨询应直接发送至 [email protected]，有兴趣贡献或寻找工作的个人应联系 [email protected]。