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PowerInfer

消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎

PowerInfer大语言模型GPU加速混合CPU/GPU使用局部性设计Github开源项目

PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。

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介绍相关项目
Open Interpreter - 大型语言模型助力计算机代码执行和任务完成
AI工具LLMOpen Interpreter代码执行任务完成计算机使用
Open Interpreter 是一个创新开源项目，使大型语言模型（LLM）能在本地计算机上执行代码，完成多样化任务。该项目通过自然语言交互，为计算机使用开创新方式，利用AI辅助复杂操作。在GitHub上，Open Interpreter已获得超过49,000星标，彰显其在开发者社区的欢迎度。目前，项目正开发桌面应用程序，并开放早期访问，以拓展功能性和实用性。
infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理
Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型，专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术，能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务，并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法
GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断
KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。
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。
HyperMink - 简化AI推理部署的开源服务器平台
AIAI工具HyperMinkSystem-1开源推理服务器
HyperMink是一个开源AI推理服务器平台，核心服务Inferenceable基于Node.js构建，简单易用且适合生产环境。平台整合了llama.cpp和llamafile的C/C++核心，提供强大的AI推理能力。除支持本地部署外，HyperMink还推出了便携式System-1 USB产品。该平台支持网页阅读和自然语言处理等功能，为开发者和企业提供灵活高效的AI应用开发解决方案。HyperMink适用于各种AI应用场景，如智能客服、内容生成和数据分析，显著提高了AI部署效率和可访问性。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
api-inference-community - 开源AI推理API开发与集成框架
API集成Docker容器Githubhuggingface_hub开源库开源项目自动化测试
api-inference-community是一个开源项目，旨在帮助第三方库与Hugging Face Hub集成。它提供Docker容器创建功能，使库能实现类似transformers的Hub小部件。项目包含通用模板和指南，便于开发者集成新库和AI任务。支持的任务包括语音识别、文本生成和图像识别等。项目提供完整的开发、测试和部署流程，促进AI推理API的开发和社区协作。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。
inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台
GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉
Roboflow Inference 是一个开源平台，简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API，开发者可以执行对象检测、分类和实例分割，并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能，如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境，并提供详尽的文档和教程，帮助用户充分利用 Inference 包的功能。
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