Home Progetti airllm
airllm

airllm

di lyogavin · GitHub

Inferenza AirLLM 70B con singolo GPU da 4GB

Visualizza su GitHub
In parole semplici

Esegui modelli AI di grandi dimensioni su una GPU a bassa memoria, abilitando l'elaborazione avanzata del linguaggio senza requisiti hardware pesanti.

⭐ Stelle
🍴 Fork
📜 Licenza
Uso commerciale consentito
📅 Creato
🔄 Ultimo commit
🏷️ Categoria
💻 Lingua
🖥️ Auto-ospitato
Probabile
Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
airllm — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
24k22k
2026-06-282026-07-29
📈 Segui airllm

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Inferenza AirLLM 70B con singolo GPU da 4GB

airllm ha 24.2k stelle su GitHub. È stato forkato 2.7k volte. airllm è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2023. airllm è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: chinese-llm, chinese-nlp, finetune, generative-ai.

Frequently asked questions

Che cos'è airllm?

Inferenza AirLLM 70B con singolo GPU da 4GB

airllm è open source?

airllm è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

airllm è gratuito?

Sì. airllm è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è airllm?

airllm è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto airllm?

airllm è scritto principalmente in Jupyter Notebook.

🏅 Manutentore di questo progetto?
OpenSourceAI badge — airllm

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=lyogavin-airllm)](https://opensourceai.tech/project/lyogavin-airllm.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.