最新

大家好，我想在本地进行LLM推理，但大多数框架都非常复杂。虽然有很多简单的GPT-2实现，但GPT-2毕竟是一个较旧的模型。 我查看了transformers的代码库，并尽可能简化了Gemma3的Python实现，同时确保性能不受影响。我相信这能很好地帮助理解如何实现Gemma3模型推理（我计划在未来在同一个仓库中添加其他模型），并且可以根据需要进行改进。 我希望未来能够添加量化和GGUF mmap支持，可能还会加快分词器的加载速度，并添加其他表现良好的新模型，同时保持代码简洁、性能优越，并尽可能减少重依赖。

你好，我很高兴向大家介绍Rovelist，这是一款旨在让养成积极习惯变得轻松愉快的习惯追踪应用。无论你是想保持一致性，还是仅仅想记录进展。 <p>为什么选择Rovelist？</p> <p>提醒功能：为每个习惯设置多个提醒，确保你不会忘记保持进度。</p> <p>11种主屏幕和锁屏小部件：快速查看进展、比较连续天数，并在不打开应用的情况下保持动力。</p> <p>时间旅行习惯日志：错过了一天？需要调整过去的记录？轻松编辑习惯历史，无任何限制。</p> <p>灵活的追踪选项：可以传统方式追踪习惯，记录连续天数，或者使用“仅记录”模式，轻松记录进展，无压力。</p> <p>有效的激励：通过有趣的彩带动画庆祝胜利，当你完成当天所有习惯时，会弹出“完美的一天”的提示。</p> <p>个性化习惯设置：为习惯自定义独特的颜色、表情符号和声音，提供量身定制的体验。你甚至可以为每个习惯设置不同的签到声音，让追踪变得更加个性化和有趣。</p> <p>习惯笔记：为每个习惯日志附上个人笔记，以反思进展，保持对自己旅程的关注。</p> <p>隐私与安全：通过安全锁保护你的习惯，确保只有你能访问。所有数据都存储在你的设备上，让你完全掌控自己的信息。</p> <p>习惯组织：将习惯分组到不同类别中，提供结构化且无杂乱的体验。</p> <p>高级习惯管理：随时归档、重启或撤销今天的习惯。</p> <p>自定义习惯频率：设置习惯每日、每周或每月重复，非常适合任何日常安排。</p> <p>我很想听听你的反馈和想法！试试看，告诉我你的感受。</p>

一个简约的 Rust 和 SvelteKit 前端，用于 Twitch 和 YouTube，并具备广告拦截功能。