LibreAI / Lokale LLMs / nobodywho
// local-llm · nobodywho-ooo/nobodywho

nobodywho

nobodywho ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Lokale LLMs von nobodywho-ooo (nobodywho-ooo/nobodywho auf GitHub). Es hat 1.515 Sterne auf GitHub und 92 Forks, wird unter der Lizenz EUPL-1.2 veröffentlicht und wurde zuletzt am 2. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

Lightweight inference engine for running LLMs efficiently on any device.

💎 Geheimtipp★ 1,5 Tsd. Sterne⑂ 92 ForksEUPL-1.2aktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
1.515
Forks
92
Lizenz
EUPL-1.2
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
2. 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

  1. Add the engine

    Integrate NobodyWho into your project.

  2. Load a GGUF model

    Pick a model that fits your device.

  3. Run inference

    Generate text locally and efficiently.

  4. Ship it

    Distribute with the lightweight runtime.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Any device

Runs LLMs on desktops, mobile, and more.

Efficient

Tuned for low resource use.

GGUF models

Works with the popular quantized format.

Godot support

Plugins for game developers.

Embeddable

Built to live inside your app.

Local only

No cloud dependency.

Advertisement
// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/nobodywho-ooo/nobodywho.git
    cd nobodywho
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. 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

Advertisement
// häufige fragen

Häufige Fragen

What is EUPL-1.2?

The European Union Public Licence, a copyleft-style open license; check its terms for your use.

Can I use nobodywho commercially?

EUPL-1.2 allows commercial use under its copyleft terms; read the license.

Which devices are supported?

It targets any device; check the docs for platform specifics.

Does it work with Godot?

Yes, Godot plugins and engine integrations are a focus.

How is it different from llama.cpp?

It is a streamlined embeddable engine aimed at apps and games.

// weiter entdecken

Ähnliche Tools

Lokale LLMs

llama.cpp

LLM inference in C/C++

★ 130,2 Tsd. SterneMIT
Anleitung ansehen →
Lokale LLMs

ramalama

RamaLama is an open-source developer tool that simplifies the local serving of AI models from any source and facilitates their use for inference in productio…

★ 3,1 Tsd. SterneMIT
Anleitung ansehen →
Lokale LLMs

Cactus

Quantization, kernels, runtime and inference engine for mobiles, wearables, smart home and robots

★ 6,1 Tsd. SterneCustom (check repo)
Anleitung ansehen →
Lokale LLMs

MNN

Alibaba's lightweight, blazing-fast inference engine for on-device LLMs and edge AI.

★ 16,2 Tsd. SterneApache-2.0
Anleitung ansehen →
Lokale LLMs

GPT4All

GPT4All — run local LLMs on any device: a free desktop chat client and Python SDK that run open models entirely on your CPU, no GPU or cloud required

★ 77,4 Tsd. SterneMIT
Anleitung ansehen →
Lokale LLMs

vLLM

A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs

★ 93,1 Tsd. SterneApache-2.0
Anleitung ansehen →
// alternativen

Alternativen im Bereich Lokale LLMs

Die anderen Projekte der Kategorie Lokale LLMs mit den meisten Sternen im LibreAI-Katalog — die realistische Auswahl, falls nobodywho nicht das Richtige ist.

// mehr in local-llm

Mehr in Lokale LLMs

Verwandte Projekte der Kategorie Lokale LLMs im Katalog, die nobodywho bei den Sternen am nächsten stehen — zum Weiterstöbern auf beiden Seiten.

Hol dir nobodywho

Kostenlos und offen — hol dir den Quellcode, gib dem Repository einen Stern und leg los.