mlx_parallm

为Apple Silicon设备实现高效并行推理

MLX ParaLLM Apple Silicon 批处理KV缓存并行推理语言模型 Github 开源项目

MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。

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介绍相关项目

ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库

AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔

IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。

GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference - GPU和Apple芯片在LLaMA 3推理性能基准对比

GPUGithubLLaMA基准测试开源项目推理量化

项目对比测试了NVIDIA GPU和Apple芯片在LLaMA 3模型上的推理性能,涵盖从消费级到数据中心级的多种硬件。测试使用llama.cpp,展示了不同量化级别下8B和70B模型的推理速度。结果以表格形式呈现,包括生成速度和提示评估速度。此外,项目提供了编译指南、使用示例、VRAM需求估算和模型困惑度比较,为LLM硬件选型和部署提供全面参考。

llama-160m-accelerator - 基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器

DockerGithubHuggingfacevLLM开源项目文本生成模型模型加速深度学习

这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目，借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构，实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测，有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成，为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化，能够在短时间内完成，适用于各种规模的生成式模型。

Consistency_LLM - 并行解码技术突破，大语言模型推理速度提升3倍

CLLMGithubJacobi解码大语言模型并行解码开源项目生成速度

Consistency Large Language Models (CLLMs) 是一种创新的大语言模型技术，通过Jacobi并行解码方法显著提升推理速度。实验表明，CLLMs在多种任务中可实现2.4到3.4倍的性能提升。该技术无需额外模型或架构改动，易于集成，为大语言模型应用带来更高效、灵活的解决方案。

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

chat-with-mlx - Apple Silicon Mac本地AI聊天平台支持多种开源大语言模型

Apple SiliconGithubMLX开源模型开源项目机器学习聊天机器人

chat-with-mlx是一个基于Apple MLX框架的本地AI聊天平台，专为Apple Silicon Mac打造。该平台集成了Llama-3、Phi-3、Yi等多种开源大语言模型，注重用户数据隐私保护。项目特点包括简易安装、便捷使用，支持集成HuggingFace和MLX兼容模型。此外，平台还提供文档和YouTube视频处理功能，是一个全面的MLX语言模型聊天界面。

LLMFarm - 多功能大语言模型应用支持iOS和macOS

GithubLLMFarmMacOS应用iOS应用人工智能大语言模型开源项目

LLMFarm是一款面向iOS和macOS的大语言模型应用，支持多种推理引擎和采样方法。该应用可加载和调整各类LLM模型参数，并提供Metal加速功能。此外，LLMFarm还具备LoRA适配器支持、模型微调和导出功能，以及上下文状态恢复和Apple快捷指令集成，为用户提供全面的大语言模型使用体验。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

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