Search: #本地部署

  1. OpenCode2API: 将运行在本地的 OpenCode 转换为 OpenAI 兼容 API ,以在任何 OpenAI 客户端中使用免费模型@awaEmpty 佬的项目更新了- 默认禁用 OpenCode 自带工具调用,优先保证安全,避免客户端请求直接触发本地内置工具- 它支持外部客户端传入 OpenAI 风格的 tools / function, 通过代理桥接转换成兼容的 tool_calls / function_call 返回- 为避免工具重名冲突,会用内部命名空间隔离外部工具,比如 web_fetch 不会误调用到 OpenCode 容器里的同名工具

    OpenCode2API: 将运行在本地的 OpenCode 转换为 OpenAI 兼容 API ,以在任何 OpenAI 客户端中使用免费模型

    @awaEmpty 佬的项目更新了

    - 默认禁用 OpenCode 自带工具调用,优先保证安全,避免客户端请求直接触发本地内置工具

    - 它支持外部客户端传入 OpenAI 风格的 tools / function, 通过代理桥接转换成兼容的 tool_calls / function_call 返回

    - 为避免工具重名冲突,会用内部命名空间隔离外部工具,比如 web_fetch 不会误调用到 OpenCode 容器里的同名工具

    https://github.com/TiaraBasori/opencode2api

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    #OpenCode #OpenAI #API #网关 #本地部署 #Docker #AI #代理 #GitHub #开发工具

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  2. OpenCode2API: 将本地 OpenCode 快速封装为 OpenAI 兼容 API 网关来自 @awaEmpty• 兼容 OpenAI 常用接口,包括 /v1/models、/v1/chat/completions 和 /v1/responses,可直接接入现有 OpenAI 客户端与工作流• 支持 SSE 流式输出与推理参数控制,适合需要 reasoning、实时返回和多模型切换的 AI 应用场景• 提供 Docker 一键部署与默认工具调用安全限制,在本地或生产环境中都更容易落地和运维

    OpenCode2API: 将本地 OpenCode 快速封装为 OpenAI 兼容 API 网关

    来自 @awaEmpty

    • 兼容 OpenAI 常用接口,包括 /v1/models、/v1/chat/completions 和 /v1/responses,可直接接入现有 OpenAI 客户端与工作流

    • 支持 SSE 流式输出与推理参数控制,适合需要 reasoning、实时返回和多模型切换的 AI 应用场景

    • 提供 Docker 一键部署与默认工具调用安全限制,在本地或生产环境中都更容易落地和运维

    https://github.com/TiaraBasori/opencode2api

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    #OpenCode #OpenAI #API #网关 #本地部署 #Docker #AI #代理 #GitHub #开发工具

  3. JANG: 面向 Apple Silicon 的 MLX 混合精度量化格式• 针对 MoE 与超大模型做按张量分配比特宽度,在接近 MLX 体积下优先保留 attention 与 router 精度,低比特场景下稳定性和效果更强• 支持 Qwen、Nemotron、MiniMax、DeepSeek 等架构,部分模型可在 16 GB 或 64 GB Mac 上运行,甚至实现 397B 级模型在 128 GB Mac 上推理• 原生兼容 MLX 生态,提供推理模式、VLM 支持、bfloat16 自动检测和开发者集成方案,适合在 Apple Silicon 上部署高压缩本地模型

    JANG: 面向 Apple Silicon 的 MLX 混合精度量化格式

    • 针对 MoE 与超大模型做按张量分配比特宽度,在接近 MLX 体积下优先保留 attention 与 router 精度,低比特场景下稳定性和效果更强

    • 支持 Qwen、Nemotron、MiniMax、DeepSeek 等架构,部分模型可在 16 GB 或 64 GB Mac 上运行,甚至实现 397B 级模型在 128 GB Mac 上推理

    • 原生兼容 MLX 生态,提供推理模式、VLM 支持、bfloat16 自动检测和开发者集成方案,适合在 Apple Silicon 上部署高压缩本地模型

    https://github.com/jjang-ai/jangq

    #AppleSilicon #MLX #模型量化 #混合精度量化 #本地大模型 #MoE #推理优化 #Mac #AI #GitHub GitHub - jjang-ai/jangq: JANG — GGUF for MLX. YOU MUST USE JANG_Q RUNTIME. Adaptive Mixed-Precision Quantization + Runtime for…

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  4. telegram-watch: 将 Telegram 群组消息转化为本地化结构信号的监控工具我愿称之为视奸/尾行工具• 支持多目标监控与控制群路由,可按目标群和用户维度映射 Topic,适合社区运营、研究追踪与交易信号归档• 提供本地 GUI 配置与运行控制,支持 Run once、守护模式、实时日志查看,降低 Telegram 自动化使用门槛• 完全本地运行,无需 Bot,默认使用 SQLite 持久化消息与媒体快照,并自动生成 HTML 报告,兼顾隐私与可审计性

    telegram-watch: 将 Telegram 群组消息转化为本地化结构信号的监控工具

    我愿称之为视奸/尾行工具

    • 支持多目标监控与控制群路由,可按目标群和用户维度映射 Topic,适合社区运营、研究追踪与交易信号归档

    • 提供本地 GUI 配置与运行控制,支持 Run once、守护模式、实时日志查看,降低 Telegram 自动化使用门槛

    • 完全本地运行,无需 Bot,默认使用 SQLite 持久化消息与媒体快照,并自动生成 HTML 报告,兼顾隐私与可审计性

    https://github.com/o1xhack/telegram-watch

    #Telegram #消息监控 #本地化部署 #SQLite #HTML 报告 #社区运营 #信号提取 #隐私优先 #Python #GitHub

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  5. GELab-Zero: 面向移动端的全开源 GUI Agent 基础设施与模型方案• 同时开源 Agent 模型与工程基础设施,支持本地部署,无需依赖云端,兼顾隐私控制与即插即用体验• 针对 Mac M 系列芯片与 NVIDIA RTX 4060 优化,支持消费级硬件运行,并可通过 ADB 打通 Android 设备自动化执行• 提供多设备管理、任务分发、ReAct 循环、多智能体协作与 MCP Server 能力,适合从原型验证快速走向真实业务落地

    GELab-Zero: 面向移动端的全开源 GUI Agent 基础设施与模型方案

    • 同时开源 Agent 模型与工程基础设施,支持本地部署,无需依赖云端,兼顾隐私控制与即插即用体验

    • 针对 Mac M 系列芯片与 NVIDIA RTX 4060 优化,支持消费级硬件运行,并可通过 ADB 打通 Android 设备自动化执行

    • 提供多设备管理、任务分发、ReAct 循环、多智能体协作与 MCP Server 能力,适合从原型验证快速走向真实业务落地

    https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero

    #GUIAgent #移动端 Agent #本地部署 #开源项目 #Android 自动化 #ADB #MCP #多智能体 #AI #GitHub

  6. Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF: 面向本地部署的轻量级创意与推理模型🔞可用于本地涩涩等场景• 基于 Qwen 3.5 9B,并融入 Claude Opus 4.6 蒸馏思路,主打更强的创意表达、对话表现与角色扮演场景• 提供 GGUF 与低显存友好的 Q4_K_M 量化版本,作者反馈在 RTX 3060 12 GB 上可达约 38 tok/s,适合本地聊天、游戏 NPC 与 Home Lab 部署• 模型采用 Apache 2.0 许可证,便于社区测试与二次集成

    Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF: 面向本地部署的轻量级创意与推理模型

    🔞可用于本地涩涩等场景

    • 基于 Qwen 3.5 9B,并融入 Claude Opus 4.6 蒸馏思路,主打更强的创意表达、对话表现与角色扮演场景

    • 提供 GGUF 与低显存友好的 Q4_K_M 量化版本,作者反馈在 RTX 3060 12 GB 上可达约 38 tok/s,适合本地聊天、游戏 NPC 与 Home Lab 部署

    • 模型采用 Apache 2.0 许可证,便于社区测试与二次集成

    https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1runlpf/qwen359bclaude46opusuncensoreddistilledgguf

    #AI #Uncensored #本地大模型 #模型蒸馏 #GGUF #Qwen #Claude #LMStudio #量化模型 #低显存部署 #角色扮演 #LocalLLaMA [Mature Content] From the LocalLLaMA community on Reddit: Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF

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  7. oMLX: 面向 Mac 本地部署的高性能 LLM 推理与管理工具• 基于 Apple Silicon 优化,支持连续批处理与分层 KV Cache,可将热缓存放在内存、冷缓存落到 SSD,显著提升本地大模型的响应效率与上下文复用能力• 同一服务可统一承载 LLM、VLM、Embedding 与 Reranker,支持模型自动发现、按需加载、LRU 淘汰、Pin 常驻和 TTL 卸载,适合多模型并行工作流• 提供 macOS 菜单栏应用与 Web 管理面板,兼容 OpenAI / Anthropic API,并内置模型下载、性能测试、聊天界面与 MCP 工具集成,降低本地 AI 服务运维门槛

    oMLX: 面向 Mac 本地部署的高性能 LLM 推理与管理工具

    • 基于 Apple Silicon 优化,支持连续批处理与分层 KV Cache,可将热缓存放在内存、冷缓存落到 SSD,显著提升本地大模型的响应效率与上下文复用能力

    • 同一服务可统一承载 LLM、VLM、Embedding 与 Reranker,支持模型自动发现、按需加载、LRU 淘汰、Pin 常驻和 TTL 卸载,适合多模型并行工作流

    • 提供 macOS 菜单栏应用与 Web 管理面板,兼容 OpenAI / Anthropic API,并内置模型下载、性能测试、聊天界面与 MCP 工具集成,降低本地 AI 服务运维门槛

    https://github.com/jundot/omlx

    #本地大模型 #Mac AI #Apple Silicon #LLM 推理 #KV Cache #多模型服务 #OpenAI API #Anthropic API #MCP #GitHub #AI

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  8. onWatch: 面向 AI 开发者的本地化配额监控与历史分析工具• 实时追踪 Synthetic、Z.ai、Anthropic、Codex、GitHub Copilot 等多家服务的 API 配额使用情况,并提供统一仪表盘视图• 以轻量后台 Agent 运行,历史数据落地到 SQLite,支持周期分析、使用趋势、会话级追踪和重置倒计时• 单文件 CLI 部署简单,零遥测设计,所有数据保留在本机,适合重视隐私与成本控制的开发者

    onWatch: 面向 AI 开发者的本地化配额监控与历史分析工具

    • 实时追踪 Synthetic、Z.ai、Anthropic、Codex、GitHub Copilot 等多家服务的 API 配额使用情况,并提供统一仪表盘视图

    • 以轻量后台 Agent 运行,历史数据落地到 SQLite,支持周期分析、使用趋势、会话级追踪和重置倒计时

    • 单文件 CLI 部署简单,零遥测设计,所有数据保留在本机,适合重视隐私与成本控制的开发者

    https://github.com/onllm-dev/onwatch

    #AI #开发工具 #配额监控 #本地优先 #CLI #SQLite #GitHub #Anthropic #Codex #GitHub Copilot #开发者效率

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  9. Pinokio: 面向开源项目的一键式本地启动与脚本运行平台• 通过可视化界面一键安装并启动任意开源项目,同时保留 Terminal 级别的脚本执行能力• 脚本默认运行在 ~/pinokio 隔离目录,依赖安装集中在本地沙箱环境,降低系统级污染与越界风险• Discover 收录脚本需经过发布者验证、仓库转移冻结与人工安全审查,且脚本以公开 JSON 形式可读可审计

    Pinokio: 面向开源项目的一键式本地启动与脚本运行平台

    • 通过可视化界面一键安装并启动任意开源项目,同时保留 Terminal 级别的脚本执行能力

    • 脚本默认运行在 ~/pinokio 隔离目录,依赖安装集中在本地沙箱环境,降低系统级污染与越界风险

    • Discover 收录脚本需经过发布者验证、仓库转移冻结与人工安全审查,且脚本以公开 JSON 形式可读可审计

    https://github.com/pinokiocomputer/pinokio

    #开源工具 #脚本自动化 #本地部署 #开发者工具 #GitHub #Pinokio

  10. opencode-to-openai: 把 OpenCode CLI 变成 OpenAI 兼容 REST API 的轻量网关• 将 OpenCode 的免费模型统一转换为标准 /v1 接口,直接接入 Cursor、Claude Code、OpenClaw 等支持 OpenAI 格式的客户端 • 支持 OpenClaw 插件原生集成与独立 Server 两种部署方式,提供 /health、/v1/models 等自检接口便于排障 • 默认禁用工具调用并支持 API Key 鉴权,可按需开启调试日志与隔离 HOME 配置以兼顾安全与稳定

    opencode-to-openai: 把 OpenCode CLI 变成 OpenAI 兼容 REST API 的轻量网关

    • 将 OpenCode 的免费模型统一转换为标准 /v1 接口,直接接入 Cursor、Claude Code、OpenClaw 等支持 OpenAI 格式的客户端
    • 支持 OpenClaw 插件原生集成与独立 Server 两种部署方式,提供 /health、/v1/models 等自检接口便于排障
    • 默认禁用工具调用并支持 API Key 鉴权,可按需开启调试日志与隔离 HOME 配置以兼顾安全与稳定

    https://github.com/dxxzst/opencode-to-openai

    相关: OpenCode AI Proxy: OpenCode 2 API

    #API 网关 #OpenAI 兼容 #OpenCode #OpenClaw #Node.js #AI 客户端 #本地部署 #模型接入 #开源工具 #MIT License GitHub - dxxzst/opencode-to-openai

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