資深開發(fā)大佬，終于忍不住自己出來創(chuàng)業(yè)了。

Georgi Gerganov，今年三月曾開源了 llama.cpp 項(xiàng)目，GitHub 上已破三萬星標(biāo)，要知道 Stable Diffusion 也不過 8.8k。

這個(gè)項(xiàng)目能讓開發(fā)者在沒有 GPU 情況下運(yùn)行 Meta 的 LLaMA 模型，即便是在樹莓派、MacBook 上運(yùn)行大模型也通通不在話下~

甚至還成功吸引了小扎的注意：Meta 也在運(yùn)行 llama.cpp。

可能由于反響太好，這位大哥決定把背后核心純 C 語言框架 ggml 拿出來創(chuàng)業(yè)：原本是幾月前的副業(yè)項(xiàng)目。

在官宣前這家公司就已經(jīng)獲得來自 GitHub 前 CEONat Friedman、Y Combinator 合伙人 Daniel Gross 的種子前投資。

消息一出，眾多開發(fā)者趕來祝賀。

其中不乏一些堅(jiān)定的擁護(hù)者：ggml 正在將大模型普及到邊緣設(shè)備。

沒過多久就有人建議：蘋果應(yīng)該將它收購了。（狗頭）

llama.cpp 作者創(chuàng)業(yè)

ggml，是一個(gè)純 C 語言編寫的張量庫，可幫助開發(fā)者在消費(fèi)級硬件上運(yùn)行大模型，GitHub 星標(biāo)數(shù)達(dá)到 4.4k。

由于加速效果驚人，一下子收獲了不少開發(fā)者的支持。

By the way，ggml 的 gg 恰好是他名字的縮寫。

大哥自己的兩個(gè)上萬星標(biāo)的項(xiàng)目 llama.cpp 和 whisper.cpp 都使用了它。

后者是為 OpenAI 的 Whisper 自動(dòng)語音識別模型開發(fā)的加速方案，可在 Mac、Windows、Linux、iOS、安卓、樹莓派以及 web 上運(yùn)行。

不少初創(chuàng)公司，比如主打生活搜索引擎的 rewind 都使用了這套解決方案。

還有兩個(gè)項(xiàng)目同時(shí)在終端上運(yùn)行。

根據(jù)個(gè)人介紹，ggml 張量庫具有以下這些特點(diǎn)：

支持 16bit 浮點(diǎn)數(shù)；支持整數(shù)量化（包括 4 位、5 位、8 位）；自動(dòng)微分；內(nèi)置優(yōu)化算法（例如 ADAM、L-BFGS）；為蘋果芯片設(shè)置特定優(yōu)化；在 x86 架構(gòu)上使用 AVX / AVX2 Intrinsic；通過 WebAssembly 和 WASM SIMD 提供 Web 支持；無第三方依賴；運(yùn)行時(shí)零內(nèi)存分配；支持指導(dǎo)型語言輸出……

目前這個(gè)庫以及相關(guān)項(xiàng)目都是免費(fèi)開源，開發(fā)過程也全公開；當(dāng)然也不排除開發(fā)授權(quán)給一些商業(yè)用途的項(xiàng)目。

用 C / C++ 重寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼

而這背后的開發(fā)大佬 Georgi Gerganov 也值得說道說道。

他的個(gè)人網(wǎng)站十分簡單直接，甩出各種開源項(xiàng)目，除此之外別無其他。可以看出，他是 C / C++ 的狂熱愛好者，信仰 Vim。

此前，他曾用 C / C++ 語言重寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理代碼，這樣幾乎不依賴于其他庫，以此提升效率。至于 llama.cpp 也是他一晚上 Hacking 出來的。

除此之外，他還有一些有意思的項(xiàng)目。

比如檢查鍵盤是否可以通過麥克風(fēng)竊聽、猜 Hacker News 的標(biāo)題，Wordle 克隆版等等。

One More Thing

值得一提的是，背后的這兩個(gè)投資者也有點(diǎn)意思。

他們還專門給創(chuàng)業(yè)者提供算力集群，只需在網(wǎng)站上申請即可。這波是在 Next Level 上了~

參考鏈接：

• [1]https://ggerganov.com/

• [2]http://ggml.ai/

• [3]https://twitter.com/ggerganov

本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：楊凈

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的3w + 星标项目大佬创业：树莓派即可运行大模型，已获 GitHub 前 CEO 投资的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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