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GitHub, HuggingFace의 최신 AI 오픈소스 프로젝트를 탐색하세요.
2.78조 파라미터 Kimi K3를 GPU 없이 단일 CPU에서 추론하는 C99 구현체입니다. BLAS도 프레임워크도 쓰지 않고 C 파일 7개, 약 176KB 규모의 엔진으로 1.56TB 체크포인트를 다룹니다. 밀집 트렁크만 지정한 깊이까지 메모리에 상주시키고 1.45TB의 라우팅 전문가는 4비트 패킹 상태 그대로 디스크에서 스트리밍해 곱하는 방식이라, 8GB RAM에서 최대 RSS 8.24GB로 동작합니다. 메모리를 늘려도 출력은 바이트 단위로 동일하고 속도만 바뀝니다. 다만 8GB 환경의 측정값은 토큰당 26.5초로 실용 속도가 아니며, 리눅스 x86-64와 AVX2, 약 1.7TB의 여유 저장 공간이 필요합니다.
huggingface
SOTA 기계학습 모델을 위한 오픈소스 모델 정의 프레임워크
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터미널에서 Gemini AI를 사용하는 Google 공식 CLI 에이전트
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PyTorch로 ChatGPT 스타일 LLM을 처음부터 구현하는 교육용 자료
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LLM 도구 연동 표준 MCP 서버 큐레이션 모음