Lokale LLMs
FastChat
An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.
★ 39,6 Tsd. SterneApache-2.0
Anleitung ansehen →LibreAI / Lokale LLMs / llm-space
// local-llm · deer-flow/llm-space
llm-space
llm-space ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Lokale LLMs von deer-flow (deer-flow/llm-space auf GitHub). Es hat 1.978 Sterne auf GitHub und 215 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 1. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.
Desktop lab for prototyping AI agents — inspect steps, replay failures.
💎 Geheimtipp★ 2,0 Tsd. Sterne⑂ 215 ForksMITaktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
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// projektdaten
Projektdaten
- Repository
- deer-flow/llm-space
- GitHub-Sterne
- 1.978
- Forks
- 215
- Lizenz
- MIT
- Zuletzt auf GitHub aktualisiert
- 1. Oktober 2026
- Kategorie
- Lokale LLMs
- Eintragstyp
- Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
- Offizielle Website
- Official site
// so funktioniert es
So funktioniert es
- Install the app
Get the desktop build for your OS.
- Prototype an agent
Sketch your agent idea in the workspace.
- Inspect steps
Watch every harness step as it runs.
- Replay and evaluate
Reproduce failures and measure fixes.
// funktionen
Warum es so beliebt ist
Step inspection
See exactly what the agent did and why.
Failure replay
Reproduce bugs without full re-runs.
Evaluation
Measure agent performance over time.
Local-first
Prototype on your own machine.
Cloud-ready
Graduate to managed agents when ready.
All in one place
Prototype, debug, and eval in one app.
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// selbst ausführen
Führe es selbst aus
- Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
git clone https://github.com/deer-flow/llm-space.git cd llm-space - Step 2 — Check the README
Every project documents its own setup; start with install requirements.
cat README.md | head -60 - Step 3 — Run it
Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.
# see README for the exact launch command
// anwendungsfälle
Was du damit bauen kannst
- Prototype agent ideas quickly.
- Debug agent failures step by step.
- Evaluate agent performance.
- Develop agents locally first.
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// häufige fragen
Häufige Fragen
Is it only for DeerFlow agents?
It prototypes agent ideas generally; check the docs for harness details.
Is llm-space free for commercial use?
MIT licensed — commercial use allowed.
Do I need the cloud?
No, it is local-first; cloud is for managed agents later.
What does evaluation cover?
Performance measurement of your agents; see the docs for metrics.
Which platforms are supported?
It is a desktop app; check the releases for your OS.
// weiter entdecken
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