LocalScore是Mozilla推出的一个用于本地AI大型语言模型(LLM)基准测试的工具，基于Mozilla Ocho Llamafile项目。它简化了在Windows和Linux系统上对LLM性能的评估，提供了一种简单且便携的基准测试方法。LocalScore可从Llamafile包中触发，也可作为独立的二进制文件运行，方便用户进行AI基准测试。LocalScore.ai作为可选存储库，用于存放基于Meta Llama 3.1模型的CPU/GPU测试结果。LocalScore的开源性质使其成为Mozilla Builders计划的优秀补充。

🚀LocalScore 是一个由 Mozilla Builders 发布的本地 AI 大型语言模型 (LLM) 基准测试工具，主要针对 Windows 和 Linux 系统。

💡LocalScore 基于 Mozilla Ocho Llamafile 项目，旨在提供一个易于分发的 LLM 框架，方便用户进行AI基准测试。

💻LocalScore 提供了简单且便携的方式来评估 LLM 系统在 CPU 和 GPU 上的性能。用户可以从 Llamafile 包中触发 LocalScore，或者使用独立的 LocalScore 二进制文件。

🌐LocalScore.ai 作为可选存储库，用于存放使用基于 Meta Llama 3.1 模型的 CPU/GPU 测试结果，方便用户进行性能比较。

🌱LocalScore 是一个开源项目，是 Mozilla Builders 计划的一个重要组成部分，有助于推动更多易于使用、快速部署和跨平台的开源 AI/LLM 基准测试工具的发展。

通过 Mozilla 的 Mozilla Builders 计划发布的 LocalScore 是一个有趣的本地 AI 大型语言模型 (LLM) 基准测试，适用于 Windows 和 Linux 系统。LocalScore 具有很大的潜力，并且以 Mozilla Ocho Llamafile项目为基础，成为一个易于分发的 LLM 框架。LocalScore 仍处于早期阶段，但已经运行良好。

Llamafile 0.9.2于上周发布，并将 LocalScore 带入代码库，这是一个基准测试实用程序。LocalScore 有助于在 CPU 和 GPus 上进行大型语言模型 (LLM) 基准测试。它是一种评估 LLM 系统性能的简单且便携的方法。

LocalScore 可以从 Llamafile 包触发，或者还有一个适用于 Windows 和 Linux 的独立 LocalScore 二进制文件，以方便进行 AI 基准测试。

作为 Llamafile 的这一新增功能的一部分，现在有了LocalScore.ai作为可选存储库，用于存放 LocalScore 的 CPU/GPU 结果，这些结果使用了基于微型/小型/中型 Meta Llama 3.1 模型的官方模型。

通过LocalScore.ai，可以使用官方模型运行 CPU 和/或 GPU AI LLM 基准测试，步骤简单。基准测试可以在 Windows 和 Linux 系统上轻松完成。

LocalScore是开源的，也是Mozilla Builders计划的一个不错的补充，非常希望看到更多易于使用/快速部署和跨平台的开源 AI/LLM 基准测试。