한국어는 runchr 제공 번역입니다. 원문 README는 English tool page.

llama.cpp

RuntimesC++MIT★ 133.1k
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노트북, 서버 또는 휴대폰에서 순수 C/C++로 양자화된 모델을 실행하세요. OpenAI 호환 서버를 제공하므로 기존 클라이언트가 변경 없이 통신할 수 있습니다.

Install

brew

brew install llama.cpp
Runtime
Runs
GGUF models
Hardware
CPU
API
OpenAI-compatible server

Agent stacks with this tool(7)View graph

그들은 pi(에이전트 루프, 멀티 프로바이더 API, TUI, 세션 트리, 컴팩션, 확장 모델을 갖춘 최소한의 에이전트 기반) 위에 계층화된 코딩 에이전트 스캐폴드인 little-coder를 만들었습니다. pi를 포크하는 대신 pi를 일반 의존성으로 유지하고 little-coder에 특화된 모든 것을 .pi/extensi

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팀은 대규모 MoE 모델(DeepSeek-R1 671B, Qwen3, GLM-4.5)을 프로덕션에서 서빙해야 했지만, 서빙 스택을 처음부터 직접 조립하고 싶지는 않았다. 이들은 thu-pacman의 프로덕션급 추론 엔진인 Chitu(赤兔)를 선택하고, v0.6.0 chitu.run 실행 파일에 의존했다. 이 실행 파일은

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이들은 제어 루프와 상태를 머신에 유지하는 로컬 우선 에이전트인 Atomic Agent를 설치하고, 소형 양자화 모델이 메모리를 터뜨리지 않고 긴 다단계 세션을 처리할 수 있도록 llama.cpp 백엔드에 연결했습니다. 에이전트의 브라우저 제어, 파일 편집, 승인된 셸 명령, 세션 간 메모리를 활용해 리포지토리에 대한 반

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llama.cpp WebUI를 더 친근한 데스크톱 스타일 채팅 앱으로 바꾼 포크입니다. 이 포크는 llama.cpp 서버를 모델 백엔드로 유지하면서 DaisyUI 테마, Markdown 및 LaTeX 렌더링, 구문 강조, 모바일과 데스크톱을 위한 반응형 레이아웃을 갖춘 재설계된 인터페이스를 얹었습니다. 대화는 Indexe

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