picollm

让大模型在手机和嵌入式设备上流畅跑起来

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 26 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 319
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可,可免费使用和部署。

项目预览

picollm 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队Picovoice
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型compression,efficient-inference,gemma,generative-ai,language-model,language-models,large-language-model,llama,llama2,llama3,llm,llm-inference,llms,mistral,mixtral,model-compression,natural-language-processing,quantization,self-hosted
GitHub 星标★ 319
上线时间2024-04-09 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积203.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数9

项目介绍

picollm 是一个专注于设备端(on-device)大语言模型推理的开源项目,通过 X-Bit 量化技术实现高效的模型压缩与推理。它支持 Gemma、Llama 等主流模型架构,旨在让大模型在资源受限的设备上(如手机、嵌入式设备)流畅运行。项目提供 Python 接口,简化了模型加载、量化和推理流程,解决了端侧部署中内存占用大、计算速度慢的问题。其核心能力包括多级量化(如 2-bit、4-bit)、推理优化和跨平台支持,适合边缘计算场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 319

核心亮点

  • 采用 X-Bit 量化技术,显著降低模型内存占用和计算需求
  • 支持 Gemma、Llama 等主流模型,兼容性较好
  • 提供简洁的 Python API,易于集成到端侧应用

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持尚待完善
  • 量化精度可能影响模型输出质量,需权衡

适用场景

  • 在手机或平板上运行本地聊天助手
  • 嵌入式设备(如树莓派)上的离线智能问答
  • 隐私敏感场景下的本地模型推理

替代项目

llama.cpp、MLC LLM、ONNX Runtime

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