GGML

(Be the first to comment)
ggml 是一個針對機器學習的張量函式庫,用於在商用硬體上啟用大型模型和高性能。0
訪問

What is GGML?

ggml.ai - 邊緣 AI,採用專為機器學習設計的尖端張量函式庫,讓大模型在日常硬體上發揮強大效能。憑藉 16 位元浮點支援、整數量化、自動微分等功能,以及針對 Apple Silicon 最佳化,ggml 可在最小化記憶體配置和導引式語言輸出的情況下,徹底變革裝置內推論。

主要特色:

  1. ? 機器學習張量函式庫:ggml 以 C 編寫,支援一般硬體上的大型模型,讓開發人員能無縫整合到各式專案中。

  2. ?️ 最佳化效能:ggml 採用 16 位元浮點支援和整數量化,確保計算效率,並利用內建的最佳化演算法,例如 ADAM 和 L-BFGS。

  3. ? 多功能相容性:ggml 從 Apple Silicon 最佳化到 WebAssembly 支援,適用於各種架構,且無第三方相依性,確保能順利整合到任何環境中。

  4. ? 高效率:執行期間無記憶體配置,且支援導引式語言輸出,簡化開發流程,並提升生產力和效能。

使用案例:

  1. 邊緣式語音指令偵測:在 Raspberry Pi 4 等裝置上利用 ggml 進行簡短語音指令偵測,確保快速而準確的回應。

  2. 多執行個體推論:在 Apple M1 Pro 上執行 LLaMA 等大型語言模型的數個執行個體,最大化運算效率,以滿足各種應用程式的需求。

  3. 即時語言處理:在 M2 Max 等尖端硬體上使用大型語言模型快速產生詞彙,提升各種任務的自然語言處理能力。

結論:

ggml.ai 提供裝置內推論的變革性解決方案,讓開發人員能充分發揮機器學習在日常硬體上的潛力。加入我們簡化 AI 開發的行列,探索新可能性,並突破創新的界限。立即體驗 ggml.ai 的效率和靈活性,開啟裝置內推論的未來。


More information on GGML

Launched
2023-04
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
1057338
Follow
Month Visit
28.6K
Tech used
Fastly,GitHub Pages,Varnish

Top 5 Countries

24.73%
18.54%
13.79%
7.02%
6.3%
United States Brazil India Argentina Korea, Republic of

Traffic Sources

4.89%
0.8%
0.09%
31.5%
31.06%
31.56%
social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
GGML was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-06-10.
Aitoolnet Featured banner
Related Searches

GGML 替代方案

更多 替代方案
  1. 探索 Local AI Playground,一款免費離線 AI 實驗應用程式。其功能包含 CPU 推論、模型管理等等。

  2. Gemma 3n 將強大的多模態AI帶入邊緣運算,讓記憶體有限的裝置也能流暢運行影像、音訊、視訊及文字等多模態AI應用。

  3. GLM-4.5V:賦予您的 AI 卓越視覺能力。可從螢幕截圖生成網頁程式碼、自動化圖形使用者介面,並能運用深度推理,精準分析文件與影片。

  4. Gemma 3 270M:輕巧高效能的 AI,專為特定任務打造。可微調以實現精準指令遵循,並支援低成本的裝置端部署。

  5. Gemma 2 擁有業界頂尖的效能,在不同硬體上運行速度驚人,並能輕鬆整合其他 AI 工具,同時也內建了重大的安全進展。