[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-nichtdax--awesome-totally-open-chatgpt":3,"tool-nichtdax--awesome-totally-open-chatgpt":65},[4,17,27,35,48,57],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",151314,2,"2026-04-11T23:32:58",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,3,"2026-04-06T11:19:32",[15,26,14,13],"图像",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":10,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":10,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85092,"2026-04-10T11:13:16",[26,43,44,45,14,46,15,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":54,"last_commit_at":55,"category_tags":56,"status":16},5784,"funNLP","fighting41love\u002FfunNLP","funNLP 是一个专为中文自然语言处理（NLP）打造的超级资源库，被誉为\"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具，而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。\n\n面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点，funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具，还独特地收录了丰富的垂直领域资源，如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集，甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性，从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码，再到高质量的标注数据和竞赛方案，应有尽有。\n\n无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师，还是从事人工智能研究的学者，都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言，它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间；对于研究者，它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神，极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本，是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。",79857,1,"2026-04-08T20:11:31",[15,43,46],{"id":58,"name":59,"github_repo":60,"description_zh":61,"stars":62,"difficulty_score":54,"last_commit_at":63,"category_tags":64,"status":16},6590,"gpt4all","nomic-ai\u002Fgpt4all","GPT4All 是一款让普通电脑也能轻松运行大型语言模型（LLM）的开源工具。它的核心目标是打破算力壁垒，让用户无需依赖昂贵的显卡（GPU）或云端 API，即可在普通的笔记本电脑和台式机上私密、离线地部署和使用大模型。\n\n对于担心数据隐私、希望完全掌控本地数据的企业用户、研究人员以及技术爱好者来说，GPT4All 提供了理想的解决方案。它解决了传统大模型必须联网调用或需要高端硬件才能运行的痛点，让日常设备也能成为强大的 AI 助手。无论是希望构建本地知识库的开发者，还是单纯想体验私有化 AI 聊天的普通用户，都能从中受益。\n\n技术上，GPT4All 基于高效的 `llama.cpp` 后端，支持多种主流模型架构（包括最新的 DeepSeek R1 蒸馏模型），并采用 GGUF 格式优化推理速度。它不仅提供界面友好的桌面客户端，支持 Windows、macOS 和 Linux 等多平台一键安装，还为开发者提供了便捷的 Python 库，可轻松集成到 LangChain 等生态中。通过简单的下载和配置，用户即可立即开始探索本地大模型的无限可能。",77307,"2026-04-11T06:52:37",[15,13],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":79,"stars":81,"forks":82,"last_commit_at":83,"license":84,"difficulty_score":85,"env_os":86,"env_gpu":87,"env_ram":88,"env_deps":89,"category_tags":92,"github_topics":93,"view_count":10,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":100,"updated_at":101,"faqs":102,"releases":103},6736,"nichtdax\u002Fawesome-totally-open-chatgpt","awesome-totally-open-chatgpt","A list of totally open alternatives to ChatGPT","awesome-totally-open-chatgpt 是一个精心整理的开源项目清单，旨在汇集 ChatGPT 的真正替代方案。它解决了当前 AI 领域中许多所谓“开源”项目实则仅封装了闭源 API，或缺乏关键训练数据与模型权重的问题。该清单严格筛选，只收录那些在数据、模型权重及聊天系统层面实现高度开放的项目，并依据开放程度将其标记为“基础版”、“标准版”、“完整版”或“复杂版”，帮助用户快速识别项目的透明度与可用性。\n\n无论是希望深入探索大语言模型原理的研究人员、想要本地部署私有化聊天系统的开发者，还是关注数据主权与技术透明的普通技术爱好者，都能在这里找到合适的工具。清单涵盖了从底层 RLHF（人类反馈强化学习）实现代码，到具备图形界面的完整聊天应用等多种形态，包括基于 LLaMA、PaLM 等架构的知名项目。通过提供清晰的分类与链接，awesome-totally-open-chatgpt 降低了用户寻找和评估完全开源对话模型的门槛，推动了开放、可验证的 AI 生态发展。","\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Ch1>Awesome Totally Open Chatgpt\u003C\u002Fh1>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.rawgit.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\u002Fd7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829\u002Fmedia\u002Fbadge.svg\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nChatGPT is GPT-3.5 finetuned with RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) for human instruction and chat.\n\nAlternatives are projects featuring different instruct finetuned language models for chat. \nProjects are **not** counted if they are:\n- Alternative frontend projects which simply call OpenAI's APIs. \n- Using language models which are not finetuned for human instruction or chat.\n\nTags:\n-   Bare: only source code, no data, no model's weight, no chat system\n-   Standard: yes data, yes model's weight, bare chat via API\n-   Full: full yes data, yes model's weight, fancy chat system including TUI and GUI\n-   Complicated: semi open source, not really open source, based on closed model, etc...\n\nOther revelant lists:\n- [yaodongC\u002Fawesome-instruction-dataset](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyaodongC\u002Fawesome-instruction-dataset): A collection of open-source dataset to train instruction-following LLMs (ChatGPT,LLaMA,Alpaca)\n\n# Table of Contents\n1. [The template](#The-template)\n2. [The list](#The-list)\n   - [lucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch](#lucidrainsPaLM-rlhf-pytorch)\n   - [togethercomputer\u002FOpenChatKit](#togethercomputerOpenChatKit)\n   - [oobabooga\u002Ftext-generation-webui](#oobaboogatext-generation-webui)\n   - [KoboldAI\u002FKoboldAI-Client](#KoboldAIKoboldAI-Client)\n   - [LAION-AI\u002FOpen-Assistant](#LAION-AIOpen-Assistant)\n   - [tatsu-lab\u002Fstanford_alpaca](#tatsu-labstanford_alpaca)\n     - [Other LLaMA-derived projects](#other-llama-derived-projects)\n   - [BlinkDL\u002FChatRWKV](#BlinkDLChatRWKV)\n   - [THUDM\u002FChatGLM-6B](#THUDMChatGLM-6B)\n   - [bigscience-workshop\u002Fxmtf](#bigscience-workshopxmtf)\n   - [carperai\u002Ftrlx](#carperaitrlx)\n   - [databrickslabs\u002Fdolly](#databrickslabsdolly)\n   - [LianjiaTech\u002FBELLE](#lianjiatechbelle)\n   - [ethanyanjiali\u002FminChatGPT](#ethanyanjialiminchatgpt)\n   - [cerebras\u002FCerebras-GPT](#cerebrascerebras-gpt)\n   - [TavernAI\u002FTavernAI](#tavernaitavernai)\n   - [Cohee1207\u002FSillyTavern](#cohee1207sillytavern)\n   - [h2oai\u002Fh2ogpt](#h2oaih2ogpt)\n   - [mlc-ai\u002Fweb-llm](#mlc-aiweb-llm)\n   - [Stability-AI\u002FStableLM](#stability-aistablelm)\n   - [clue-ai\u002FChatYuan](#clue-aichatyuan)\n   - [OpenLMLab\u002FMOSS](#openlmlabmoss)\n\n# The template\n\nAppend the new project at the end of file\n\n```markdown\n## [{owner}\u002F{project-name}]{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flink\u002Fto\u002Fproject}\n\nDescription goes here\n\nTags: Bare\u002FStandard\u002FFull\u002FComplicated\n```\n\n# The list\n\n## [lucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch)\n\nImplementation of RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) on top of the PaLM architecture. Basically ChatGPT but with PaLM\n\nTags: Bare\n\n## [togethercomputer\u002FOpenChatKit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftogethercomputer\u002FOpenChatKit)\n\nOpenChatKit provides a powerful, open-source base to create both specialized and general purpose chatbots for various applications. \n\nRelated links:\n- [spaces\u002Ftogethercomputer\u002FOpenChatKit](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Ftogethercomputer\u002FOpenChatKit)\n\nTags: Full\n\n## [oobabooga\u002Ftext-generation-webui](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foobabooga\u002Ftext-generation-webui)\n\nA gradio web UI for running Large Language Models like GPT-J 6B, OPT, GALACTICA, LLaMA, and Pygmalion.\n\nTags: Full\n\n## [KoboldAI\u002FKoboldAI-Client](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKoboldAI\u002FKoboldAI-Client)\n\nThis is a browser-based front-end for AI-assisted writing with multiple local & remote AI models. It offers the standard array of tools, including Memory, Author’s Note, World Info, Save & Load, adjustable AI settings, formatting options, and the ability to import existing AI Dungeon adventures. You can also turn on Adventure mode and play the game like AI Dungeon Unleashed.\n\nTags: Full\n\n## [LAION-AI\u002FOpen-Assistant](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLAION-AI\u002FOpen-Assistant) \n\nOpenAssistant is a chat-based assistant that understands tasks, can interact with third-party systems, and retrieve information dynamically to do so.\n\nRelated links:\n- [huggingface.co\u002FOpenAssistant](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FOpenAssistant)\n- [r\u002FOpenAssistant\u002F](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FOpenAssistant\u002F)\n\nTags: Full\n\n## [tatsu-lab\u002Fstanford_alpaca](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftatsu-lab\u002Fstanford_alpaca)\n\nThis is the repo for the Stanford Alpaca project, which aims to build and share an instruction-following LLaMA model.\n\nTags: Complicated\n\n### Other LLaMA-derived projects:\n\n- [pointnetwork\u002Fpoint-alpaca](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpointnetwork\u002Fpoint-alpaca) Released weights recreated from Stanford Alpaca, an experiment in fine-tuning LLaMA on a synthetic instruction dataset.\n- [tloen\u002Falpaca-lora](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftloen\u002Falpaca-lora) Code for rproducing the Stanford Alpaca results using low-rank adaptation (LoRA).\n- [ggerganov\u002Fllama.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fllama.cpp) Ports for inferencing LLaMA in C\u002FC++ running on CPUs, supports alpaca, gpt4all, etc.\n- [setzer22\u002Fllama-rs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsetzer22\u002Fllama-rs) Rust port of the llama.cpp project.\n- [juncongmoo\u002Fchatllama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjuncongmoo\u002Fchatllama) Open source implementation for LLaMA-based ChatGPT runnable in a single GPU.\n- [Lightning-AI\u002Flit-llama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLightning-AI\u002Flit-llama) Implementation of the LLaMA language model based on nanoGPT.\n- [nomic-ai\u002Fgpt4all](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnomic-ai\u002Fgpt4all) Demo, data and code to train an assistant-style large language model with ~800k GPT-3.5-Turbo Generations based on LLaMA.\n- [hpcaitech\u002FColossalAI#ColossalChat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhpcaitech\u002FColossalAI\u002Ftree\u002Fmain\u002Fapplications\u002FChat) An open-source solution for cloning ChatGPT with a complete RLHF pipeline.\n- [lm-sys\u002FFastChat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat) An open platform for training, serving, and evaluating large language model based chatbots.\n- [nsarrazin\u002Fserge](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnsarrazin\u002Fserge) A web interface for chatting with Alpaca through llama.cpp. Fully dockerized, with an easy to use API.\n\n## [BlinkDL\u002FChatRWKV](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBlinkDL\u002FChatRWKV)\n\nChatRWKV is like ChatGPT but powered by RWKV (100% RNN) language model, and open source.\n\nTags: Full\n\n## [THUDM\u002FChatGLM-6B](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTHUDM\u002FChatGLM-6B)\n\nChatGLM-6B is an open bilingual language model based on General Language Model (GLM) framework, with 6.2 billion parameters. With the quantization technique, users can deploy locally on consumer-grade graphics cards (only 6GB of GPU memory is required at the INT4 quantization level).\n\nRelated links:\n\n- Alternative Web UI: [Akegarasu\u002FChatGLM-webui](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAkegarasu\u002FChatGLM-webui)\n- Slim version (remove 20K image tokens to reduce memory usage): [silver\u002Fchatglm-6b-slim](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fsilver\u002Fchatglm-6b-slim)\n- Fintune ChatGLM-6b using low-rank adaptation (LoRA): [lich99\u002FChatGLM-finetune-LoRA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flich99\u002FChatGLM-finetune-LoRA)\n- Deploying ChatGLM on Modelz: [tensorchord\u002Fmodelz-ChatGLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftensorchord\u002Fmodelz-ChatGLM)\n- Docker image with built-on playground UI and streaming API compatible with OpenAI, using [Basaran](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhyperonym\u002Fbasaran): [peakji92\u002Fchatglm:6b](https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fr\u002Fpeakji92\u002Fchatglm\u002Ftags)\n\nTags: Full\n\n## [bigscience-workshop\u002Fxmtf](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbigscience-workshop\u002Fxmtf)\n\nThis repository provides an overview of all components used for the creation of BLOOMZ & mT0 and xP3 introduced in the paper [Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.01786).\n\nRelated links:\n- [bigscience\u002Fbloomz](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fbigscience\u002Fbloomz)\n- [bigscience\u002Fmt0-base](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fbigscience\u002Fmt0-base)\n\nTags: Standard\n\n## [carperai\u002Ftrlx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcarperai\u002Ftrlx)\n\n A repo for distributed training of language models with Reinforcement Learning via Human Feedback (RLHF), supporting online RL up to 20b params and offline RL to larger models. Basically what you would use to finetune GPT into ChatGPT. \n\nTags: Bare\n\n## [databrickslabs\u002Fdolly](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdatabrickslabs\u002Fdolly)\n\nDatabricks’ dolly-v2-12b, an instruction-following large language model trained on the Databricks machine learning platform that is licensed for commercial use. Based on pythia-12b trained on ~15k instruction\u002Fresponse fine tuning records [databricks-dolly-15k](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdatabrickslabs\u002Fdolly\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fdata) generated by Databricks employees in capability domains from the InstructGPT paper.\n\nRelated links:\n- [dolly v2 12B commercial commercially available model](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatabricks\u002Fdolly-v2-12b)\n- [dolly v1 6b model card](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatabricks\u002Fdolly-v1-6b)\n\nTags: Standard\n\n## [LianjiaTech\u002FBELLE](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLianjiaTech\u002FBELLE)\n\nThe goal of this project is to promote the development of the open-source community for Chinese language large-scale conversational models. This project optimizes Chinese performance in addition to original Stanford Alpaca. The model finetuning uses only data generated via ChatGPT (without other data). This repo contains: 175 chinese seed tasks used for generating the data, code for generating the data, 0.5M generated data used for fine-tuning the model, model finetuned from BLOOMZ-7B1-mt on data generated by this project.\n\nRelated links:\n- [English readme](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLianjiaTech\u002FBELLE#-belle-be-large-language-model-engine-1)\n\nTags: Standard\n\n## [ethanyanjiali\u002FminChatGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fethanyanjiali\u002FminChatGPT)\n\nA minimum example of aligning language models with RLHF similar to ChatGPT\n\nRelated links:\n- [huggingface.co\u002Fethanyanjiali\u002FminChatGPT](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fethanyanjiali\u002FminChatGPT)\n\nTags: Standard\n\n## [cerebras\u002FCerebras-GPT](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcerebras\u002FCerebras-GPT-6.7B)\n\n7 open source GPT-3 style models with parameter ranges from 111 million to 13 billion, trained using the [Chinchilla](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2203.15556) formula. Model weights have been released under a permissive license (Apache 2.0 license in particular).\n\nRelated links:\n- [Announcement](https:\u002F\u002Fwww.cerebras.net\u002Fblog\u002Fcerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models\u002F)\n- [Models with other amount of parameters](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcerebras)\n\nTags: Standard\n\n## [TavernAI\u002FTavernAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTavernAI\u002FTavernAI)\n\nAtmospheric adventure chat for AI language model **Pygmalion** by default and other models such as **KoboldAI**, ChatGPT, GPT-4\n\nTags: Full\n\n## [Cohee1207\u002FSillyTavern](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCohee1207\u002FSillyTavern)\n\nSillyTavern is a fork of TavernAI 1.2.8 which is under more active development, and has added many major features. At this point they can be thought of as completely independent programs. On its own Tavern is useless, as it's just a user interface. You have to have access to an AI system backend that can act as the roleplay character. There are various supported backends: OpenAPI API (GPT), KoboldAI (either running locally or on Google Colab), and more.\n\nTags: Full\n\n## [h2oai\u002Fh2ogpt](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fh2oai\u002Fh2ogpt)\n\nh2oGPT - The world's best open source GPT\n- Open-source repository with fully permissive, commercially usable code, data and models\n- Code for preparing large open-source datasets as instruction datasets for fine-tuning of large language models (LLMs), including prompt engineering\n- Code for fine-tuning large language models (currently up to 20B parameters) on commodity hardware and enterprise GPU servers (single or multi node)\n- Code to run a chatbot on a GPU server, with shareable end-point with Python client API\n- Code to evaluate and compare the performance of fine-tuned LLMs\n\nRelated links:\n- [h2oGPT 20B](https:\u002F\u002Fgpt.h2o.ai\u002F)\n- [🤗 h2oGPT 12B #1](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fh2oai\u002Fh2ogpt-chatbot)\n- [🤗 h2oGPT 12B #2](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fh2oai\u002Fh2ogpt-chatbot2)\n\nTags: Full\n\n## [mlc-ai\u002Fweb-llm](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmlc-ai\u002Fweb-llm)\n\nBringing large-language models and chat to web browsers. Everything runs inside the browser with no server support.\n\nRelated links:\n- https:\u002F\u002Fmlc.ai\u002Fweb-llm\n\nTags: Full\n\n## [Stability-AI\u002FStableLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStability-AI\u002FStableLM)\n\nThis repository contains Stability AI's ongoing development of the StableLM series of language models and will be continuously updated with new checkpoints.\n\nRelated links:\n- [huggingface.co\u002Fspaces\u002Fstabilityai\u002Fstablelm-tuned-alpha-chat](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fstabilityai\u002Fstablelm-tuned-alpha-chat)\n- [StableVicuna](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStability-AI\u002FStableLM#stablevicuna) an RLHF fine-tune of Vicuna-13B v0, which itself is a fine-tune of LLaMA-13B. \n\nTags: Full\n\n## [clue-ai\u002FChatYuan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fclue-ai\u002FChatYuan)\n\nChatYuan: Large Language Model for Dialogue in Chinese and English (The repos are mostly in Chinese)\n\nRelated links:\n- [A bit translated readme to English](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnichtdax\u002Fawesome-totally-open-chatgpt\u002Fissues\u002F18#issuecomment-1492826662)\n\nTags: Full\n\n\n## [OpenLMLab\u002FMOSS](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenLMLab\u002FMOSS)\n\nMOSS: An open-source tool-augmented conversational language model from Fudan University. (Most examples are in Chinese)\n\nRelated links:\n- [English readme](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenLMLab\u002FMOSS\u002Fblob\u002Fmain\u002FREADME_en.md)\n\nTags: Full\n\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Ch1>超赞的完全开源 ChatGPT\u003C\u002Fh1>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.rawgit.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\u002Fd7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829\u002Fmedia\u002Fbadge.svg\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nChatGPT 是基于 GPT-3.5，通过 RLHF（人类反馈强化学习）对人类指令和对话进行了微调。\n\n替代方案则是使用不同指令微调语言模型来实现聊天功能的项目。如果项目属于以下情况，则不会被计入：\n- 仅调用 OpenAI API 的前端替代项目。\n- 使用未针对人类指令或对话进行微调的语言模型。\n\n标签说明：\n- 裸奔：仅有源代码，无数据、模型权重及聊天系统。\n- 标准：有数据、有模型权重，仅通过 API 提供基础聊天功能。\n- 完整：包含数据、模型权重，并配有 TUI 和 GUI 等高级聊天系统。\n- 复杂：半开源、并非真正开源，基于闭源模型等。\n\n其他相关列表：\n- [yaodongC\u002Fawesome-instruction-dataset](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FyaodongC\u002Fawesome-instruction-dataset)：一个用于训练遵循指令的大语言模型（如 ChatGPT、LLaMA、Alpaca）的开源数据集合。\n\n# 目录\n1. [模板](#The-template)\n2. [列表](#The-list)\n   - [lucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch](#lucidrainsPaLM-rlhf-pytorch)\n   - [togethercomputer\u002FOpenChatKit](#togethercomputerOpenChatKit)\n   - [oobabooga\u002Ftext-generation-webui](#oobaboogatext-generation-webui)\n   - [KoboldAI\u002FKoboldAI-Client](#KoboldAIKoboldAI-Client)\n   - [LAION-AI\u002FOpen-Assistant](#LAION-AIOpen-Assistant)\n   - [tatsu-lab\u002Fstanford_alpaca](#tatsu-labstanford_alpaca)\n     - [其他 LLaMA 衍生项目](#other-llama-derived-projects)\n   - [BlinkDL\u002FChatRWKV](#BlinkDLChatRWKV)\n   - [THUDM\u002FChatGLM-6B](#THUDMChatGLM-6B)\n   - [bigscience-workshop\u002Fxmtf](#bigscience-workshopxmtf)\n   - [carperai\u002Ftrlx](#carperaitrlx)\n   - [databrickslabs\u002Fdolly](#databrickslabsdolly)\n   - [LianjiaTech\u002FBELLE](#lianjiatechbelle)\n   - [ethanyanjiali\u002FminChatGPT](#ethanyanjialiminchatgpt)\n   - [cerebras\u002FCerebras-GPT](#cerebrascerebras-gpt)\n   - [TavernAI\u002FTavernAI](#tavernaitavernai)\n   - [Cohee1207\u002FSillyTavern](#cohee1207sillytavern)\n   - [h2oai\u002Fh2ogpt](#h2oaih2ogpt)\n   - [mlc-ai\u002Fweb-llm](#mlc-aiweb-llm)\n   - [Stability-AI\u002FStableLM](#stability-aistablelm)\n   - [clue-ai\u002FChatYuan](#clue-aichatyuan)\n   - [OpenLMLab\u002FMOSS](#openlmlabmoss)\n\n# 模板\n\n请将新项目添加到文件末尾：\n\n```markdown\n## [{owner}\u002F{project-name}]{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flink\u002Fto\u002Fproject}\n\n此处填写项目描述\n\n标签：裸奔\u002F标准\u002F完整\u002F复杂\n```\n\n# 列表\n\n## [lucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch)\n\n在 PaLM 架构基础上实现了 RLHF（人类反馈强化学习）。本质上是基于 PaLM 的 ChatGPT。\n\n标签：裸奔\n\n## [togethercomputer\u002FOpenChatKit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftogethercomputer\u002FOpenChatKit)\n\nOpenChatKit 提供了一个功能强大且开源的基础框架，可用于构建适用于各种应用场景的专业化和通用型聊天机器人。\n\n相关链接：\n- [spaces\u002Ftogethercomputer\u002FOpenChatKit](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Ftogethercomputer\u002FOpenChatKit)\n\n标签：完整\n\n## [oobabooga\u002Ftext-generation-webui](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foobabooga\u002Ftext-generation-webui)\n\n这是一个基于 Gradio 的 Web UI，可用于运行 GPT-J 6B、OPT、GALACTICA、LLaMA 和 Pygmalion 等大型语言模型。\n\n标签：完整\n\n## [KoboldAI\u002FKoboldAI-Client](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKoboldAI\u002FKoboldAI-Client)\n\n这是一个基于浏览器的前端工具，支持本地与远程多种 AI 模型的辅助写作功能。它提供了标准的功能集合，包括记忆、作者笔记、世界背景信息、保存与加载、可调节的 AI 设置、格式化选项，以及导入现有 AI Dungeon 冒险内容的能力。此外，还可以开启冒险模式，以类似 AI Dungeon Unleashed 的方式玩游戏。\n\n标签：完整\n\n## [LAION-AI\u002FOpen-Assistant](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLAION-AI\u002FOpen-Assistant)\n\nOpenAssistant 是一款基于聊天的助手，能够理解任务、与第三方系统交互，并动态获取信息来完成这些任务。\n\n相关链接：\n- [huggingface.co\u002FOpenAssistant](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FOpenAssistant)\n- [r\u002FOpenAssistant\u002F](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FOpenAssistant\u002F)\n\n标签：完整\n\n## [tatsu-lab\u002Fstanford_alpaca](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftatsu-lab\u002Fstanford_alpaca)\n\n这是斯坦福 Alpaca 项目的仓库，旨在构建并分享一个遵循指令的 LLaMA 模型。\n\n标签：复杂\n\n### 其他 LLaMA 衍生项目：\n\n- [pointnetwork\u002Fpoint-alpaca](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpointnetwork\u002Fpoint-alpaca) 发布了基于斯坦福 Alpaca 重新训练的权重，这是一项在合成指令数据集上微调 LLaMA 的实验。\n- [tloen\u002Falpaca-lora](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftloen\u002Falpaca-lora) 提供了使用低秩适应（LoRA）重现斯坦福 Alpaca 结果的代码。\n- [ggerganov\u002Fllama.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fllama.cpp) 是一个可在 CPU 上运行的 C\u002FC++ 版本的 LLaMA 推理端口，支持 alpaca、gpt4all 等模型。\n- [setzer22\u002Fllama-rs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsetzer22\u002Fllama-rs) 是 llama.cpp 项目的 Rust 移植版。\n- [juncongmoo\u002Fchatllama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjuncongmoo\u002Fchatllama) 是一个基于 LLaMA 的 ChatGPT 开源实现，可在单个 GPU 上运行。\n- [Lightning-AI\u002Flit-llama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLightning-AI\u002Flit-llama) 是基于 nanoGPT 的 LLaMA 语言模型实现。\n- [nomic-ai\u002Fgpt4all](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnomic-ai\u002Fgpt4all) 包含演示、数据和代码，用于基于 LLaMA 训练一个约 80 万次 GPT-3.5-Turbo 生成的助理型大型语言模型。\n- [hpcaitech\u002FColossalAI#ColossalChat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhpcaitech\u002FColossalAI\u002Ftree\u002Fmain\u002Fapplications\u002FChat) 是一个开源解决方案，可通过完整的 RLHF 流程克隆 ChatGPT。\n- [lm-sys\u002FFastChat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flm-sys\u002FFastChat) 是一个开放平台，用于训练、部署和评估基于大型语言模型的聊天机器人。\n- [nsarrazin\u002Fserge](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnsarrazin\u002Fserge) 是一个通过 llama.cpp 与 Alpaca 对话的 Web 界面。完全容器化，并提供易于使用的 API。\n\n## [BlinkDL\u002FChatRWKV](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBlinkDL\u002FChatRWKV)\n\nChatRWKV 类似于 ChatGPT，但其底层语言模型为 RWKV（100% RNN），并且是开源的。\n\n标签：完整\n\n## [THUDM\u002FChatGLM-6B](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTHUDM\u002FChatGLM-6B)\n\nChatGLM-6B 是一个基于通用语言模型（GLM）框架的开源双语语言模型，拥有 62 亿个参数。借助量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署，INT4 量化级别下仅需 6GB 显存。\n\n相关链接：\n\n- 替代 Web UI：[Akegarasu\u002FChatGLM-webui](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAkegarasu\u002FChatGLM-webui)\n- 精简版（移除 2 万个图像标记以降低内存占用）：[silver\u002Fchatglm-6b-slim](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fsilver\u002Fchatglm-6b-slim)\n- 使用低秩适应（LoRA）微调 ChatGLM-6B：[lich99\u002FChatGLM-finetune-LoRA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flich99\u002FChatGLM-finetune-LoRA)\n- 在 Modelz 上部署 ChatGLM：[tensorchord\u002Fmodelz-ChatGLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftensorchord\u002Fmodelz-ChatGLM)\n- 基于 [Basaran](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhyperonym\u002Fbasaran) 构建、内置 Playground UI 并兼容 OpenAI 流式 API 的 Docker 镜像：[peakji92\u002Fchatglm:6b](https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fr\u002Fpeakji92\u002Fchatglm\u002Ftags)\n\n标签：完整\n\n## [bigscience-workshop\u002Fxmtf](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbigscience-workshop\u002Fxmtf)\n\n该仓库概述了用于创建 BLOOMZ 和 mT0 以及论文《通过多任务微调实现跨语言泛化》中介绍的 xP3 的所有组件。论文链接：[Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2211.01786)。\n\n相关链接：\n- [bigscience\u002Fbloomz](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fbigscience\u002Fbloomz)\n- [bigscience\u002Fmt0-base](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fbigscience\u002Fmt0-base)\n\n标签：标准\n\n## [carperai\u002Ftrlx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcarperai\u002Ftrlx)\n\n这是一个用于通过人类反馈强化学习（RLHF）对语言模型进行分布式训练的仓库，支持高达 200 亿参数的在线 RL 以及更大规模模型的离线 RL。基本上，这就是将 GPT 微调为 ChatGPT 所用的技术。\n\n标签：裸\n\n## [databrickslabs\u002Fdolly](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdatabrickslabs\u002Fdolly)\n\nDatabricks 的 dolly-v2-12b 是一款指令遵循型大型语言模型，在 Databricks 机器学习平台上训练而成，并获准用于商业用途。它基于 pythia-12b 训练，使用约 1.5 万条由 Databricks 员工在 InstructGPT 论文所定义的能力领域内生成的指令-响应微调数据集 [databricks-dolly-15k](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdatabrickslabs\u002Fdolly\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fdata)。\n\n相关链接：\n- [dolly v2 12B 商业可用模型](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatabricks\u002Fdolly-v2-12b)\n- [dolly v1 6b 模型卡片](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatabricks\u002Fdolly-v1-6b)\n\n标签：标准\n\n## [LianjiaTech\u002FBELLE](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLianjiaTech\u002FBELLE)\n\n该项目旨在推动中文大规模对话模型开源社区的发展。除了原始的 Stanford Alpaca 外，该项目还优化了中文性能。模型微调仅使用通过 ChatGPT 生成的数据（不包含其他数据）。该仓库包含：175 个用于生成数据的中文种子任务、生成数据的代码、用于微调模型的 0.5M 条生成数据，以及基于本项目生成的数据对 BLOOMZ-7B1-mt 进行微调后的模型。\n\n相关链接：\n- [英文说明文档](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLianjiaTech\u002FBELLE#-belle-be-large-language-model-engine-1)\n\n标签：标准\n\n## [ethanyanjiali\u002FminChatGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fethanyanjiali\u002FminChatGPT)\n\n一个类似于 ChatGPT 的、使用 RLHF 对齐语言模型的最小示例。\n\n相关链接：\n- [huggingface.co\u002Fethanyanjiali\u002FminChatGPT](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fethanyanjiali\u002FminChatGPT)\n\n标签：标准\n\n## [cerebras\u002FCerebras-GPT](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcerebras\u002FCerebras-GPT-6.7B)\n\n7 款开源的 GPT-3 风格模型，参数范围从 1.11 亿到 130 亿不等，采用 [Chinchilla](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2203.15556) 公式训练而成。模型权重已按照宽松许可协议（特别是 Apache 2.0 许可）发布。\n\n相关链接：\n- [公告](https:\u002F\u002Fwww.cerebras.net\u002Fblog\u002Fcerebras-gpt-a-family-of-open-compute-efficient-large-language-models\u002F)\n- [其他参数规模的模型](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcerebras)\n\n标签：标准\n\n## [TavernAI\u002FTavernAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTavernAI\u002FTavernAI)\n\n默认搭载 AI 语言模型 **Pygmalion**，也可与其他模型如 **KoboldAI**、ChatGPT、GPT-4 等配合使用的氛围感冒险聊天应用。\n\n标签：完整\n\n## [Cohee1207\u002FSillyTavern](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCohee1207\u002FSillyTavern)\n\nSillyTavern 是 TavernAI 1.2.8 的一个分支，目前开发更为活跃，并添加了许多重要功能。此时两者可以被视为完全独立的程序。Tavern 单独使用并无意义，因为它只是一个用户界面。你需要一个能够扮演角色扮演角色的 AI 后端系统。支持的后端包括：OpenAPI API（GPT）、KoboldAI（可在本地或 Google Colab 上运行）等。\n\n标签：完整\n\n## [h2oai\u002Fh2ogpt](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fh2oai\u002Fh2ogpt)\n\nh2oGPT——全球最佳开源 GPT\n- 开源仓库，代码、数据和模型均采用完全宽松的许可，可商用。\n- 用于准备大型开源数据集作为大型语言模型（LLMs）微调指令数据集的代码，包括提示工程。\n- 用于在消费级硬件和企业级 GPU 服务器上（单节点或多节点）微调大型语言模型的代码（目前最高可达 200 亿参数）。\n- 用于在 GPU 服务器上运行聊天机器人，并提供可共享的端点及 Python 客户端 API 的代码。\n- 用于评估和比较微调后 LLM 性能的代码。\n\n相关链接：\n- [h2oGPT 20B](https:\u002F\u002Fgpt.h2o.ai\u002F)\n- [🤗 h2oGPT 12B #1](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fh2oai\u002Fh2ogpt-chatbot)\n- [🤗 h2oGPT 12B #2](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fh2oai\u002Fh2ogpt-chatbot2)\n\n标签：完整\n\n## [mlc-ai\u002Fweb-llm](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmlc-ai\u002Fweb-llm)\n\n将大型语言模型和聊天带入网页浏览器。一切都在浏览器内部运行，无需任何服务器支持。\n\n相关链接：\n- https:\u002F\u002Fmlc.ai\u002Fweb-llm\n\n标签：完整\n\n## [Stability-AI\u002FStableLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStability-AI\u002FStableLM)\n\n该仓库记录了 Stability AI 正在进行的 StableLM 系列语言模型的开发工作，并将持续更新新的检查点。\n\n相关链接：\n- [huggingface.co\u002Fspaces\u002Fstabilityai\u002Fstablelm-tuned-alpha-chat](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fstabilityai\u002Fstablelm-tuned-alpha-chat)\n- [StableVicuna](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStability-AI\u002FStableLM#stablevicuna)，它是 Vicuna-13B v0 的 RLHF 微调版本，而 Vicuna-13B 本身又是 LLaMA-13B 的微调版本。\n\n标签：完整\n\n## [clue-ai\u002FChatYuan](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fclue-ai\u002FChatYuan)\n\nChatYuan：中英双语对话大型语言模型（仓库内容主要为中文）。\n\n相关链接：\n- [部分英文翻译的 README](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnichtdax\u002Fawesome-totally-open-chatgpt\u002Fissues\u002F18#issuecomment-1492826662)\n\n标签：完整\n\n## [OpenLMLab\u002FMOSS](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenLMLab\u002FMOSS)\n\nMOSS：复旦大学推出的一款开源工具增强型对话语言模型。（大多数示例为中文）\n\n相关链接：\n- [英文README](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenLMLab\u002FMOSS\u002Fblob\u002Fmain\u002FREADME_en.md)\n\n标签：完整","# Awesome Totally Open ChatGPT 快速上手指南\n\n`awesome-totally-open-chatgpt` 是一个精选列表，收录了真正开源的类 ChatGPT 项目。这些项目不仅包含源代码，通常还提供模型权重和训练数据，且并非仅仅调用 OpenAI API 的前端套壳。\n\n由于该仓库是项目合集而非单一软件，本指南将指导你如何根据需求选择合适的项目，并以两个最具代表性的全栈项目（**ChatGLM-6B** 和 **text-generation-webui**）为例演示快速部署。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下基本要求。不同项目对硬件要求差异较大，建议优先使用配备 NVIDIA GPU 的环境。\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 20.04+), macOS, 或 Windows (需 WSL2)\n- **Python**: 3.8 - 3.10 (具体版本视项目而定)\n- **GPU**: \n  - 入门级：显存 ≥ 6GB (可运行量化后的 6B-7B 模型，如 ChatGLM-6B INT4)\n  - 推荐级：显存 ≥ 12GB (可流畅运行 13B 模型或全精度 6B 模型)\n  - 高级：多卡环境或 A100\u002FH100 (用于训练或运行大参数模型)\n\n### 前置依赖\n- **Git**: 用于克隆代码仓库\n- **CUDA Toolkit**: 如需使用 GPU 加速，请安装与 PyTorch 版本匹配的 CUDA (通常 11.7 或 11.8)\n- **包管理器**: `pip` 或 `conda` (推荐使用 conda 管理虚拟环境)\n\n> **国内加速建议**：\n> - 克隆仓库时可使用 Gitee 镜像（如果项目有同步）或配置 `git config --global url.\"https:\u002F\u002Fghproxy.com\u002F\".insteadOf \"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F\"`\n> - Python 包安装请替换为清华源或阿里源：`pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n> - 模型下载推荐使用 Hugging Face 国内镜像站 (如 `hf-mirror.com`) 或 ModelScope (魔搭社区)。\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n由于列表中包含多个独立项目，以下提供两种典型场景的安装流程。\n\n### 场景一：部署中文友好的本地对话模型 (以 ChatGLM-6B 为例)\n适合希望快速在本地消费级显卡上运行双语对话模型的用户。\n\n1. **克隆项目仓库**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTHUDM\u002FChatGLM-6B.git\n   cd ChatGLM-6B\n   ```\n\n2. **创建虚拟环境并安装依赖**\n   ```bash\n   conda create -n chatglm python=3.10\n   conda activate chatglm\n   pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ```\n\n3. **下载模型权重**\n   *注：原项目依赖 Hugging Face，国内用户建议从 ModelScope 下载或使用镜像。*\n   \n   **方式 A (使用 Git LFS 从 Hugging Face 镜像下载):**\n   ```bash\n   # 设置镜像环境变量\n   export HF_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fhf-mirror.com\n   git lfs install\n   git clone https:\u002F\u002Fhf-mirror.com\u002FTHUDM\u002Fchatglm-6b\n   ```\n   \n   **方式 B (从 ModelScope 下载 - 推荐国内用户):**\n   ```bash\n   pip install modelscope\n   # 在 Python 中执行下载\n   python -c \"from modelscope import snapshot_download; snapshot_download('ZhipuAI\u002Fchatglm-6b', cache_dir='.\u002F')\"\n   ```\n\n### 场景二：部署通用 WebUI 加载多种开源模型 (以 text-generation-webui 为例)\n适合希望尝试 LLaMA、Alpaca、Pygmalion 等多种模型并提供图形界面的用户。\n\n1. **克隆项目仓库**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Foobabooga\u002Ftext-generation-webui.git\n   cd text-generation-webui\n   ```\n\n2. **一键安装脚本 (Linux\u002FMac)**\n   ```bash\n   .\u002Fstart_linux.sh\n   # 或者手动安装\n   conda create -n textgen python=3.10\n   conda activate textgen\n   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu118\n   pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ```\n\n3. **下载模型**\n   将下载的模型文件（通常是 `.bin` 或 `.safetensors` 格式，来自 HuggingFace 或 TheBloke 的量化版本）放入 `models\u002F` 目录。\n   ```bash\n   mkdir models\n   # 示例：下载量化的 Alpaca 模型 (需自行替换为实际下载链接)\n   wget -P models\u002F \u003C模型下载链接>\n   ```\n\n---\n\n## 基本使用\n\n### 启动 ChatGLM-6B (命令行交互)\n\n进入项目目录，运行官方提供的 CLI 脚本。如果是低显存显卡（\u003C12GB），务必开启量化模式。\n\n```bash\n# 普通模式 (需要约 13GB 显存)\npython cli_demo.py\n\n# 量化模式 (INT4, 仅需约 6GB 显存，推荐)\npython cli_demo.py --quantize 4\n```\n\n**交互示例：**\n```text\n欢迎使用 ChatGLM-6B 模型，输入内容即可进行对话，clear 清空历史，stop 停止程序。\n> 你好，请介绍一下你自己。\n你好！我是 ChatGLM-6B，一个由清华大学知识工程实验室研发的双语对话模型...\n```\n\n### 启动 text-generation-webui (Web 界面)\n\n在项目根目录下运行启动脚本，系统将自动加载 `models` 目录下的模型并启动 Web 服务。\n\n```bash\n# 启动 Web UI，默认监听 localhost:7860\npython server.py --model \u003C模型文件夹名称> --listen\n```\n\n**访问方式：**\n打开浏览器访问 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:7860` (若添加了 `--listen` 参数且配置了防火墙，可通过局域网 IP 访问)。\n\n**操作简述：**\n1. 在右侧面板选择已下载的模型。\n2. 点击 \"Load\" 加载模型。\n3. 在左侧聊天窗口输入提示词，点击 \"Generate\" 即可体验类似 ChatGPT 的对话功能。\n\n---\n\n## 其他推荐项目简述\n\n根据你的具体需求，列表中还有其他优秀项目可供选择：\n\n- **需要完整训练管线 (RLHF)**: 参考 `carperai\u002Ftrlx` 或 `lucidrains\u002FPaLM-rlhf-pytorch` (标签：Bare，适合研究人员)。\n- **需要角色扮演\u002F冒险游戏**: 参考 `TavernAI` 或 `SillyTavern` (标签：Full，需配合后端 API 使用)。\n- **需要纯浏览器运行**: 参考 `mlc-ai\u002Fweb-llm` (无需服务器，直接在浏览器运行模型)。\n- **需要商业友好许可**: 参考 `databrickslabs\u002Fdolly` 或 `cerebras\u002FCerebras-GPT` (标签：Standard)。\n\n请前往各项目的 GitHub 主页获取更详细的参数调整和进阶用法文档。","某初创团队希望为内部知识库构建一个完全自主可控的智能问答助手，以替代昂贵的商业 API 服务。\n\n### 没有 awesome-totally-open-chatgpt 时\n- **选型迷茫**：面对 GitHub 上海量的 AI 项目，难以区分哪些是仅调用 OpenAI 接口的“伪开源”，哪些是真正拥有独立模型权重的方案。\n- **数据安全隐患**：因缺乏明确的“全开源”指引，被迫试用闭源模型或云端 API，导致敏感内部数据存在泄露风险。\n- **部署成本高昂**：花费数周时间逐一测试各个项目的依赖环境，发现许多项目缺少训练数据或模型权重（Bare 标签），无法本地化部署。\n- **功能匹配困难**：难以快速找到既支持图形界面（GUI）又具备指令微调（Instruction Finetuned）能力的成熟聊天系统。\n\n### 使用 awesome-totally-open-chatgpt 后\n- **精准筛选**：利用列表中的 Tags 分类（如\"Full\"代表数据、权重、界面俱全），迅速锁定了 `oobabooga\u002Ftext-generation-webui` 和 `LAION-AI\u002FOpen-Assistant` 等目标。\n- **实现私有化**：直接下载列表中确认包含完整模型权重的项目，在本地服务器完成部署，确保所有对话数据不出内网。\n- **效率显著提升**：避开了那些仅提供源码而无实际模型的“坑”，将原本数周的调研验证周期缩短至 2 天。\n- **灵活定制**：基于列表中推荐的指令微调数据集链接，团队成功使用自有业务数据对模型进行了二次训练，提升了回答的专业度。\n\nawesome-totally-open-chatgpt 通过提供经过严格筛选的完全开源替代方案清单，帮助开发者在保障数据安全的前提下，极大地降低了构建私有化大语言模型应用的门槛与时间成本。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnichtdax_awesome-totally-open-chatgpt_c92172c1.png","nichtdax","Nicht Dax","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fnichtdax_bd502b12.jpg",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnichtdax",4757,201,"2026-04-11T02:03:14","CC0-1.0",4,"","未说明（部分项目如 ChatGLM-6B 提及 INT4 量化下需 6GB 显存，可消费级显卡运行；其他项目依赖具体模型大小）","未说明",{"notes":90,"python":88,"dependencies":91},"该仓库是一个开源聊天模型项目列表（Awesome List），本身不包含可运行的代码、模型权重或统一的环境配置。列出的各个子项目（如 ChatGLM-6B, Alpaca, LLaMA.cpp 等）有各自独立的运行环境需求。例如，ChatGLM-6B 在 INT4 量化下仅需 6GB 显存即可在消费级显卡运行；llama.cpp 支持纯 CPU 运行；部分项目提供 Docker 镜像或 WebUI。用户需针对列表中感兴趣的具体项目查阅其独立文档以获取详细的安装和运行要求。",[],[15],[94,95,96,97,98,99],"awesome","alternative","awesome-list","awesome-lists","chatgpt","open-source","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-12T07:56:29.098571",[],[]]