llrt

为Serverless应用打造的高性能JavaScript运行时

LLRT JavaScript运行时 Serverless应用 AWS Lambda 性能优化 Github 开源项目

LLRT是专为Serverless应用设计的轻量级JavaScript运行时。基于QuickJS引擎，LLRT在AWS Lambda上实现了比其他JavaScript运行时高达10倍的启动速度和2倍的成本降低。它支持ES2023标准，集成多个AWS SDK客户端，为Serverless开发提供高性能和兼容性。

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介绍相关项目

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型

OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

llmperf-leaderboard - LLM推理服务性能基准测试与比较

GithubLLMPerfLLM推理提供商吞吐量响应时间开源项目性能基准测试

LLMPerf Leaderboard 项目对多家LLM推理服务进行性能评测，主要衡量输出令牌吞吐量和首个令牌响应时间(TTFT)。测试涵盖Llama-2系列的7B、13B和70B聊天模型，为开发者提供客观透明的性能数据和可复现的测试方法，有助于选择合适的LLM服务。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

WasmEdge - 轻量级高性能WebAssembly运行时，适用于现代Web应用、边缘计算与无服务器应用

CNCFGithubWasmEdgeWebAssembly云计算开源项目运行时

WasmEdge是一个轻量、高性能且可扩展的WebAssembly运行时，被认为是最快的Wasm虚拟机之一。作为CNCF的官方沙盒项目，WasmEdge应用于现代Web架构、边缘计算微服务、无服务器SaaS API、嵌入式功能、智能合约和智能设备。通过提供安全的执行沙箱和操作系统资源隔离，WasmEdge允许社区贡献的代码作为插件安全执行，使软件产品扩展与定制更加方便。

run - 轻量级库实现Web Worker中安全执行用户代码

GithubJavaScriptRunWeb Worker代码执行低代码开源项目

Run是一个微型JavaScript库，专门用于在Web Worker中安全执行用户提供的代码。该库主要用于数据转换，通过接收代码字符串和数据负载，在隔离环境中执行并返回结果。Run禁用了某些全局功能，确保代码无法访问DOM和主应用程序的域上下文，适合在低代码应用中安全运行用户代码片段。这个开源项目将应用于即将发布的仪表板SDK项目Slashd中。

llama-cpp-wasm - 浏览器环境下运行大语言模型的WebAssembly解决方案

AI模型GithubJavaScript库WebAssemblyllama-cpp-wasm在线演示开源项目

llama-cpp-wasm是一个为llama.cpp提供WebAssembly构建和绑定的开源项目。它支持在浏览器中运行大语言模型，提供单线程和多线程版本。该项目兼容多种模型，包括Qwen、StableLM和TinyLlama等，使开发者能够在Web环境中实现自然语言处理功能。项目易于集成，为浏览器端AI应用开发提供了便利。

tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端适用于Triton的大语言模型推理引擎

GPUGithubTensorRT-LLMTriton开源项目推理服务深度学习

TensorRT-LLM Backend是Triton Inference Server的专用后端，用于部署和服务TensorRT-LLM模型。它集成了in-flight batching和paged attention等先进特性，显著提升了大语言模型的推理效率。通过简洁的接口设计，此后端使TensorRT-LLM模型能无缝集成到Triton服务中，为用户提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现

GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容

llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目，旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化，实现高效的LLaMA模型推理，替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构，兼容Mac、Linux和Windows，涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化，并提供内置REST API，适用于真实项目中的服务器模式。

TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具

AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目

TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎，支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术，如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant，以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型，可根据需求进行修改和扩展。

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