dash-infer

面向x86和ARMv9的高性能大语言模型推理引擎

DashInfer LLM推理 CPU优化模型量化高性能计算 Github 开源项目

DashInfer是一款针对x86和ARMv9硬件架构优化的C++推理引擎，支持连续批处理和NUMA感知功能。该引擎可充分发挥现代服务器CPU性能，支持推理参数规模达14B的大语言模型。DashInfer采用轻量架构，提供高精度推理和标准LLM推理技术，兼容主流开源大语言模型，并集成了量化加速和优化计算内核等功能。

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介绍相关项目

leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境

AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管

LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。

SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型

GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型

SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型，采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异，适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试，SuperNova-Medius性能超越同类模型，在保持资源效率的同时提供强大功能，为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。

aphrodite-engine - 开源高性能语言模型推理引擎

AI加速AphroditeGithub开源项目推理引擎语言模型量化技术

Aphrodite是一个开源的语言模型推理引擎，采用vLLM的分页注意力机制实现高效推理。它支持连续批处理、多种量化方法和分布式推理，可为大规模用户提供快速服务。该引擎还具备多种采样方法和8位KV缓存，能够处理更长的上下文并提高吞吐量。Aphrodite目前作为PygmalionAI的官方后端引擎使用。

llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库

CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化

llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库，专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术，实现了70B模型的即时加载。通过Python API，开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型（1 token/s）和7B模型（9 tokens/s）。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。

self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案

GithubLLM加速Self-Speculative Decoding层跳过开源项目推理优化草稿验证

Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目，提出了一种无损加速大型语言模型（LLMs）的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段，在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性，为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

vram-48 - 专为大规模语言模型设计的推理优化框架

GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

vram-48是一个针对大规模语言模型推理进行优化的开源框架。该框架通过优化显存使用和支持多种模型并行技术，实现了在有限硬件资源下高效运行大型语言模型。vram-48提供灵活的配置选项，允许根据具体需求调整推理性能。这个项目为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了一个有力工具，用于探索和部署先进的语言处理应用。

swift - 轻量级基础架构，专为深度学习开发者打造的训练与推理框架

GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习

SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库，针对各种研发和生产环境。同时，平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。

text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具

GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化

Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型，提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载，具备自定义提示生成和微调功能，兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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