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该项目完全开源。它接收一个单独

各位 HN 的朋友，我们是 Prized (<a href="https://prized.dev">https://prized.dev</a>) 的创始人 Marinos 和 Hudson！Prized 能够让非工程师员工描述他们所需的内部工具，并获得一个全栈应用程序，该应用程序已连接到他们公司的数据并部署在公司登录系统之后，而无需他们处理 API 密钥或连接器。 演示视频：<a href

各位 HN 的朋友们！我是 mere.run 的作者。mere.run 是一个本地优先的推理运行时，围绕一个可安装的命令行界面（CLI）构建。我坚信，在可能的情况下，我们应该利用我们已有的设备（比如我们的 Mac 笔记本、闲置的性能不错的机器、我们的游戏 PC）以及我们方便获取的有限电力，就像我们身边的墙壁插座一样。我们不应该将数据发送到云端，寄希望于某些条款和条件能阻止它们被以我们不希望的方式使用。目前大多数本地 AI 解决方案都技术门槛高、操作复杂，并且会让好奇的用户陷入包管理的地狱。人们往往只针对一个系统进行优化，而忽略了另一个系统；如果你有 Mac，好用的功能都在 PC 上，反之亦然。 因此，mere.run 应运而生，旨在解决我所看到的许多问题。它集文本、聊天、代码、图像生成、语音（TTS+ASR）、视觉（字幕/地面分割/分割/跟踪/姿态/深度/人脸/OCR/等）、音乐、音效、视频、2D 转 3D、持久化世界、LoRA 训练以及我可能遗漏的其他一些功能于一身，并且能够以你习惯的方式工作，拥有一个可脚本化的 CLI、一个兼容 OpenAI 的服务器，以及可选的 Mac 原生应用。 它在 MLX 上使用原生 Swift 实现，没有 Python、PyTorch、diffusers 用于推理。对于 GGUF 的文本模型，它使用 llama.cpp，对于音视频混合则使用 FFmpeg。大多数没有 MLX 变体的上游发布版本都会被离线转换并托管在 Hugging Face 上。所有发布包都为 arm64（Mac 和 Cuda）以及 x86 构建。它们都经过签名并附带 SHA256SUMS。目前暂不支持 Windows。 > mere.run model capabilities --recommended # 这个命令会检查你的机器，然后推荐适合你配置的模型，防止拉取不兼容的模型。 它提供了一个工作流层，具有类型化、经过验证的图表，你可以创建不可变的作业包，并在本地、通过 SSH 执行器或使用机器集群和中继服务来运行它们。（中继服务托管在 relay.mere.run，目前是邀请制，我正在测试，但它也是完全开源的 MIT 协议，你也可以自行搭建。） 整个运行时以及配套的包都采用 MIT 协议，模型则遵循各自的许可证，CLI 会清楚地标明是否有特定条款。一旦你拉取了模型，所有功能都可以完全离线工作。 我一直在努力编写一份（希望是）全面的文档 -> [https://docs.mere.run](https://docs.mere.run) 没有账户、没有 API 密钥、没有分析或“呼叫回家”功能。源代码中任何的网络调用都仅在你主动请求时发生，例如访问 huggingface.co（模型）或 GitHub.com（Pi 安装）。 我才刚刚起步，但它终于达到了一个我非常希望得到反馈、贡献，以及希望大家都能觉得它很有用的阶段。我希望它能帮助你创造事物，并探索利用你家中已有的设备所能实现的可能。 非常欢迎任何想法、问题、建议，如果你喜欢的话，也请给个 star。 -Kyle

- 你花费多少时间在浏览源代码上？ - 你对此有多烦恼？ - 你有什么应对策略？ - 你在使用哪些工具？ - 多语言导航方面呢？ - 你如何帮助新人上手/引导他们到正确的位置——并提供上下文？

SwiftNet 是一个 C 语言编写的小型网络库，它通过 libpcap 工作在第二层（数据链路层），并且现在有一个非常初期的 DPDK 实现。 我构建它是因为我厌倦了使用套接字或复杂的库，想要一个足够简单，能够用于我的游戏，同时又能通过编译时定制实现高性能的库。 0.6.0 版本更新： - 动态库构建 - 更改了 buffer 函数的 API - 简单的 DPDK 实现，目前仅可用于回环（loopback） - 更整洁的源代码 - 启用了最大警告级别进行构建 - 为 buffer 添加了写入偏移量函数 - 性能优化 - 在 Ubuntu Linux arm64 上可用 - 添加了 DISABLE_DYNAMIC_RATE_LIMITING 标志 新版本发布：https://github.com/Morcules/SwiftNet/releases/tag/0.6.0 代码仓库：https://github.com/Morcules/SwiftNet