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大规模GPT模型部署和高效推理加速器

BoosterAI绘图LLM加速GPTGolangGithub开源项目

Large Model Booster利用Golang和C++技术构建高性能且可扩展的LLM推理加速器，适用于生产环境中的GPTs大规模部署和独立模型实验。支持多种现代CPU和GPU，包括Intel、AMD、ARM64、Apple Silicon及Nvidia CUDA等，支持大模型切分及FP16/FP32和量化版本。涵盖LLaMA、Mistral、Gemma等主流LLM架构，提供SOTA Janus Sampling实现。项目提供详细的编译到部署指南，并支持OpenAI和Ollama的兼容API端点。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
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。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
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。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。
llama2.go - Go语言实现的LLaMA-2本地推理引擎
GithubGo语言llama2.go大语言模型开源项目性能优化推理
llama2.go项目实现了LLaMA-2模型的本地推理。该引擎使用纯Go语言编写,源于llama2.c项目。它通过命令行界面实现模型加载和文本生成,并采用并行计算、循环展开等技术优化性能。在Apple M1芯片上,llama2.go能够达到39.28 tok/s的推理速度。作为一种轻量高效的方案,该项目为开发者提供了便捷的LLaMA-2本地部署选择。
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。
perpetual - 自优化梯度提升机器学习算法
GithubPerpetualBooster开源项目梯度提升机自动机器学习过拟合预防预测性能
PerpetualBooster是一种创新的梯度提升机器算法，无需进行超参数优化。通过调整budget参数，该算法能够在单次运行中达到传统GBM算法100次迭代的精度。在多个数据集的测试中，PerpetualBooster展现出显著的性能优势，相较于LightGBM等算法，速度提升约100倍。该算法提供Python和Rust API接口，适用于回归和分类任务。这种高效的机器学习方法特别适用于需要快速建模和预测的场景，如金融分析、推荐系统和风险评估等领域。
booster - 初始内存文件系统生成器
BoosterGithubLinux启动initramfs生成器全盘加密开源项目系统引导
Booster作为一款初始内存文件系统生成工具，在速度和全盘加密方面表现突出。其特点包括快速构建和启动、全盘加密支持、数据绑定功能以及自动解锁加密分区。通过自动发现主机配置，Booster能够生成针对当前环境优化的最小化映像。此外，它还支持自动发现根分区，配置简便，是一个功能强大且适应性强的initramfs生成工具。
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