Início Projetos airllm
airllm

airllm

por lyogavin · GitHub

Inferência AirLLM 70B com uma única GPU de 4GB

Ver no GitHub
Em palavras simples

Execute grandes modelos de IA em uma GPU de baixa memória, permitindo processamento avançado de linguagem sem requisitos de hardware pesados.

⭐ Estrelas
🍴 Forks
🔥 Tendências
📜 Licença
Uso comercial permitido
📅 Criado
🔄 Último commit
🏷️ Categoria
💻 Linguagem
🖥️ Auto-hospedável
Provável
Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
airllm — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
24k22k
2026-06-282026-07-29
📈 Acompanhe airllm

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Inferência AirLLM 70B com uma única GPU de 4GB

airllm tem 24.2k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 2.7k vezes. airllm é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2023. airllm está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: chinese-llm, chinese-nlp, finetune, generative-ai.

Frequently asked questions

O que é airllm?

Inferência AirLLM 70B com uma única GPU de 4GB

airllm é de código aberto?

airllm é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

airllm é gratuito?

Sim. airllm é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está airllm?

airllm está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem airllm está escrito?

airllm é escrito principalmente em Jupyter Notebook.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — airllm

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=lyogavin-airllm)](https://olud.ai/project/lyogavin-airllm.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.