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Die besten local inference-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte local inference-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

local inference

  • llama-cpp-agent

    Ein leichtgewichtiges C++-Framework zum Erstellen lokaler KI-Agenten mit llama.cpp, das Plugins und Gesprächsspeicher bietet.
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    Was ist llama-cpp-agent?
    llama-cpp-agent ist ein Open-Source-C++-Framework für den vollständigen offline Betrieb von KI-Agenten. Es nutzt die inference-Engine llama.cpp, um schnelle, latenzarme Interaktionen zu bieten, und unterstützt ein modulares Pluginsystem, konfigurierbaren Speicher und Tasks. Entwickler können benutzerdefinierte Werkzeuge integrieren, zwischen verschiedenen lokalen LLM-Modellen wechseln und datenschutzorientierte Konversationsassistenten ohne externe Abhängigkeiten erstellen.

  • Mistral Small 3

    Mistral Small 3 ist ein hocheffizientes, latenzoptimiertes KI-Modell für schnelle Sprachaufgaben.
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    Was ist Mistral Small 3?
    Mistral Small 3 ist ein latenzoptimiertes KI-Modell mit 24B Parametern, das bei Sprachaufgaben mit schnellen Antworten und niedriger Latenz überragende Leistungen erbringt. Es erreicht über 81% Genauigkeit in MMLU und verarbeitet 150 Tokens pro Sekunde, was es zu einem der effizientesten verfügbaren Modelle macht. Dieses Modell ist für lokale Bereitstellungen und schnelle Funktionsausführungen konzipiert und ideal für Entwickler, die schnelle und zuverlässige KI-Funktionen benötigen. Außerdem unterstützt es das Fine-Tuning für spezialisierte Aufgaben in verschiedenen Bereichen wie Recht, Medizin und Technik und gewährleistet lokale Inferenz für verbesserte Datensicherheit.

  • MLC Web LLM Assistant

    Ein browserbasierter KI-Assistent, der lokale Inferenz und Streaming großer Sprachmodelle mit WebGPU und WebAssembly ermöglicht.
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    Was ist MLC Web LLM Assistant?
    Web LLM Assistant ist ein leichtgewichtiges Open-Source-Framework, das Ihren Browser in eine KI-Inferenzplattform verwandelt. Es nutzt WebGPU und WebAssembly-Backends, um LLMs direkt auf Client-Geräten ohne Server auszuführen, was Privatsphäre und Offline-Fähigkeit gewährleistet. Benutzer können Modelle wie LLaMA, Vicuna und Alpaca importieren und zwischen ihnen wechseln, mit dem Assistenten chatten und Streaming-Antworten sehen. Die modulare, auf React basierende UI unterstützt Themen, Konversationsverlauf, Systemprompts und pluginartige Erweiterungen für benutzerdefinierte Verhaltensweisen. Entwickler können die Oberfläche anpassen, externe APIs integrieren und Prompts feinabstimmen. Deployment erfordert nur das Hosting statischer Dateien; keine Backend-Server sind notwendig. Web LLM Assistant demokratisiert KI, indem es hochleistungsfähige lokale Inferenz in jedem modernen Webbrowser ermöglicht.
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