PyramidKV

支持多GPU推理和KV缓存压缩的LLM优化工具

PyramidKV KV缓存压缩多GPU推理注意力机制 Needle in haystack Github 开源项目

PyramidKV支持多GPU推理和KV缓存压缩，兼容LlaMa-3-70B-Instruct及多种注意力机制，如Flash Attention v2和Sdpa。该项目还集成了SnapKV、H2O和StreamingLLM，提供设备灵活性，并通过简单安装和直观推理脚本提高研究效率。

sparkey - 高性能键值存储库专为读密集型系统设计

GithubSparkey哈希表开源项目数据库读取优化键值存储

Sparkey是一款高性能键值存储库，专为读密集型系统优化。支持最大2^63 - 1字节数据，提供迭代、读写和删除功能。采用不可变哈希表，支持并发读取和块级压缩。Sparkey适用于高吞吐低延迟场景，尤其适合定期数据重建。提供C库和命令行工具，易于集成。其特点包括批量写入优化、跨平台存储文件、低开销和快速随机访问。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎

GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理

PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。

LookaheadDecoding - 创新并行算法加速大型语言模型推理

GithubJacobi迭代LLMLookahead Decoding并行解码开源项目推理加速

LookaheadDecoding项目开发了一种创新的并行解码算法，旨在加速大型语言模型(LLM)的推理过程。该方法不依赖草稿模型或数据存储，而是结合Jacobi迭代和n-gram缓存技术，有效减少解码步骤。实验结果显示，在多个数据集上可将延迟降低1.5到2.3倍。项目提供便捷的安装和使用方式，并支持FlashAttention技术，可广泛应用于各类LLM场景。

MMKV - 跨平台高性能键值存储框架

GithubMMKV多平台开源项目跨进程键值存储高性能

MMKV是一款高效、轻量级的跨平台键值存储框架，在微信等应用中广泛使用。它支持Android、iOS/macOS、Windows、POSIX和HarmonyOS NEXT等多个平台。MMKV通过mmap实现内存与文件同步，并使用protobuf进行数据编解码，达到卓越性能。框架支持多进程并发访问，无需额外同步操作，所有修改即时保存。MMKV代码结构简洁，二进制大小仅约50K，是理想的轻量级存储方案。

aquila - 高效构建神经信息检索应用的工具

Aquila DBGithubJSON MetadataLatent VectorsNeural Search Enginek-NN Retrieval开源项目

Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎，专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据，并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师，以便快速构建神经信息检索应用，且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署，集成简便。目前处于 alpha 版本，并已在生产环境中使用。

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。

glake - 优化GPU内存与IO传输

AI训练GLakeGPU内存GithubIO传输优化开源项目

GLake优化了GPU内存管理和IO传输，解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化，提高了硬件资源利用率，最高可将训练吞吐量提高4倍，推理内存降低3倍，IO传输加速3至12倍。GLake易于集成，无需代码修改，且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能，为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。

llama - Meta开源的大语言模型

AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门

meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

pykeen - 知识图谱嵌入和评估的Python开源库

GithubPyKEENPython安装嵌入模型开源项目知识图谱

PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库，支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能，可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型，支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning，适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。

skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台

GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门

SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架，支持在任意云平台运行，最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列，简化了扩展操作，还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移，使用管理型Spot实例以较低成本运行，同时自动选择成本最优的机型和区域。

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