worker-vllm

基于vLLM的OpenAI兼容无服务器LLM推理端点

vLLM RunPod OpenAI LLM 推理引擎 Github 开源项目

worker-vllm是一个基于vLLM推理引擎的OpenAI兼容无服务器端点部署工具。该项目可在RunPod Serverless上快速部署高性能的大语言模型(LLM)推理端点,操作简单便捷。worker-vllm充分利用vLLM的高效推理能力,为开发者提供快速、易用的LLM部署方案,有助于简化AI应用的构建过程。

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介绍相关项目

ai00_server - 基于RWKV模型的高效且易用的推理API服务器

AI00 RWKV ServerChatGPT兼容GithubLLM推理Vulkan加速开源开源项目

AI00 RWKV Server是一款高效且易用的推理API服务器，基于RWKV模型，支持Vulkan兼容的所有GPU进行加速，包括AMD显卡和集成图形。无需依赖庞大的pytorch或CUDA环境，开箱即用，并兼容OpenAI的ChatGPT API接口。此服务器完全开源和商用友好，适用于文本生成、翻译、问答等多种任务，是开发大语言模型应用的理想选择。

Llama Workspace - 自托管AI聊天平台为团队和企业提供安全解决方案

AI工具Llamaworkspace博客开源项目社交媒体联系方式

Llama Workspace为团队和企业提供自托管AI聊天平台，支持在用户自有基础设施上部署，保障数据隐私和安全。作为企业级AI解决方案，平台具备用户管理功能，提供多渠道技术支持。通过自定义部署，确保数据安全。平台通过博客分享AI技术资讯和使用指南，并在社交媒体保持活跃交流，为用户提供全面的AI应用体验。

tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端适用于Triton的大语言模型推理引擎

GPUGithubTensorRT-LLMTriton开源项目推理服务深度学习

TensorRT-LLM Backend是Triton Inference Server的专用后端，用于部署和服务TensorRT-LLM模型。它集成了in-flight batching和paged attention等先进特性，显著提升了大语言模型的推理效率。通过简洁的接口设计，此后端使TensorRT-LLM模型能无缝集成到Triton服务中，为用户提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。

llm-workflow-engine - 功能强大的命令行界面和工作流管理工具，兼容多种大语言模型

ChatGPTGPT4GithubLLM Workflow Engine命令行开源项目插件架构

LLM Workflow Engine（LWE）是一款功能强大的命令行界面和工作流管理工具，专为大语言模型（LLM）设计。它支持通过终端与ChatGPT/GPT-4交互，兼容OpenAI官方API，并提供多种插件扩展功能。用户可以轻松构建Ansible Playbooks工作流，支持Docker镜像和Python库，适用于多种LLM供应商如GPT-3、Cohere等。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

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。

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。

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-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

Lamini - 提供高精度LLM推理和微调服务的企业平台

AI工具AI推理LLMLamini企业级平台模型微调

Lamini是一个面向企业的大型语言模型平台，为软件团队提供快速开发和控制LLM的能力。平台内置最佳实践，可在海量专有文档上优化模型，提高性能并确保安全。Lamini支持本地和云端部署，是首个可在AMD GPU上运行并大规模扩展的LLM平台。目前已被多家大型企业和AI初创公司采用，实现了95%的准确率，查询处理能力是vLLM的52倍。

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