面向大语言模型的高吞吐、低显存推理与服务引擎,通过 PagedAttention 等优化显著提升并发吞吐并降低显存占用,适合部署在线推理服务。
Official inference library for Mistral models
汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库,覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程,适合系统学习大模型应用开发。
面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程,手把手教你在本地微调(全参数/LoRA)和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。
把 DeepSeek、Llama 等开源大模型一键部署成兼容 OpenAI 的 API 服务,省去自己搭推理后端的麻烦。
面向文本嵌入模型的高性能推理服务,用 Rust 编写,可快速把文本转成向量,适合搭建检索和 RAG 的向量化后端。
一行代码就能把 GPT 换成任意开源大模型,统一推理 API 支持云端、本地和笔记本部署,覆盖语言、语音和多模态模型。
单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案,通过逐层加载权重把显存需求压到极低,适合本地低配设备部署大模型。
通用大模型部署引擎,借助机器学习编译技术把 LLM 高效跑在各种硬件上,从手机到服务器都能用。
一条命令就能从数百个模型和供应商里筛出适合你硬件配置的本地大模型,省去逐个试跑和查显存的麻烦。
用 PyTorch 从零实现的轻量级 vLLM,代码精简易读,适合学习大模型推理引擎的调度、KV Cache 和 PagedAttention 等核心机制。
从下载数据到生成文本,手把手教你从零训练自己的大语言模型,适合想搞懂 LLM 训练全流程的开发者动手实践。
用 Python API 定义大模型,并借助 TensorRT 在 NVIDIA GPU 上做极致优化推理,还提供 Python/C++ 运行时来编排高性能服务。
用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架,覆盖文档解析、检索和智能体编排,适合在本地或私有环境部署。
基于 OpenTelemetry 的 LLM 应用可观测性工具,能追踪调用链、采集指标并监控模型表现,帮你在生产环境定位 GenAI 应用的性能与质量问题。
面向系统工程师的实战课程,在 Apple Silicon 上从零搭建一个迷你 vLLM 推理引擎并跑通 Qwen 模型,帮你搞懂大模型推理系统的内部机制。
从 LLM 基础讲到用 LLMOps 最佳实践把 RAG 应用部署到 AWS 的实战手册,覆盖微调、评估与 ML 系统设计。
高性能大模型与多模态模型推理服务框架,通过优化注意力机制和调度策略提升吞吐与延迟表现,支持 Llama、DeepSeek、MoE 等主流模型部署。
本地一键跑起 Kimi、DeepSeek、Qwen、Gemma 等大模型,省去环境配置和依赖折腾,适合快速做推理和原型验证。
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,能在普通 CPU 和消费级显卡上跑 LLaMA 等模型,支持量化以降低显存占用。
面向重度用户的大语言模型聊天前端,支持接入多种模型接口,提供角色卡、提示词管理和对话历史等进阶功能,适合深度定制 AI 角色扮演与对话体验。
开箱即用的开源 AI 对话平台,支持接入任意 LLM,内置 RAG 与企业级搜索,适合团队自建带知识库的聊天助手。
自托管的大模型对话界面,兼容 Ollama、OpenAI API 等后端,内置 RAG 与 MCP 支持,让团队快速搭建私有 AI 聊天入口。
在 PostgreSQL 数据库内直接跑机器学习和向量检索,用 SQL 就能做嵌入、分类、聚类和 LLM 推理,省去单独搭推理服务的麻烦。
输入一个主题或关键词,就能自动完成文案生成、素材匹配、配音字幕和视频合成,一键产出高清短视频,省去手工剪辑的麻烦。
开源文生视频和图生视频模型,CogVideoX 支持从文本或图片生成视频,适合搭建视频生成推理服务。
面向 LLM 推理服务的高性能 CUDA 内核库,提供注意力、MoE 等算子的 JIT 实现,用来加速 GPU 上的大模型推理。
面向数据中心的分布式推理服务框架,用 Rust 编写,支持 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等后端,解决大规模 LLM 与扩散模型在生产环境下的解耦部署和请求路由问题。
给编码 Agent 用的代理和技能,让模型用「原始人式」极简表达回答,砍掉约 65% 的 token 消耗。
云原生一站式机器学习与大模型平台,覆盖 Notebook 开发、拖拉拽 Pipeline 编排、分布式训练、超参搜索、推理服务和 SFT/强化学习微调,支持国产算力生态。
8MB 的 RWKV 模型管理与启动工具,全自动部署推理,并提供兼容 OpenAI API 的接口,方便直接接入现有客户端。
开源 AI 记忆系统,基于 ChromaDB 为 LLM 提供持久化记忆存储与检索,在基准测试中表现领先,可免费自托管。
给 AI 编程助手实时提供最新版本文档的 MCP 服务,解决大模型训练数据过时、写代码时引用旧 API 的问题。
分布式 AI 计算引擎,提供核心分布式运行时和一组 AI 库,用来加速机器学习负载、大模型推理与超参搜索。
开源本地 AI 推理引擎,无需 GPU 即可在任意硬件上跑 LLM、视觉、语音和图像生成模型,提供兼容 OpenAI 的 API。
LMDeploy 是面向大模型的高效推理与服务工具包,支持模型压缩、部署和在线服务,内置 TurboMind 推理引擎和 CUDA 算子,可加速 Llama、InternLM 等模型的推理。
让任意大模型通过 MCP 协议直接操控 Blender 建模的社区插件,用自然语言就能驱动 3D 创作流程。
一个 Agent 技能,用来抹掉文本里 AI 生成的痕迹,让 ChatGPT、Claude 等模型写出的内容读起来更像真人手笔。
用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息,并给出精确的原文出处定位和交互式可视化,方便核对抽取结果。
A Helm chart for LLMKube - Kubernetes operator for GPU-accelerated LLM inference
…一律等待连接关闭,同时保留 Gemini 尾部用量统计。 - 本机模型上下文保护加强 :识别更多本机推理服务的上下文超长错误,并进入已有的压缩重发流程。 - 外部服务兼容性修复 :OAuth 支持带路径的 issuer;SOCKS 代理正确处理编码后的用户名和密码。 - HTTP 服务更稳定 :正确处理多值 Connection 关闭指令
A Helm chart for LLMKube - Kubernetes operator for GPU-accelerated LLM inference
…搜索框宽度修正。 - 模型支持 上线 / 下线 ( model.model status )。 - 推理服务测试按钮合并进操作按钮。 - 新增 service pipeline 服务编排表,服务编排 / Pipeline 多项优化。 - Ollama 部署优化。 - 任务流所需资源评估优化;机器学习算法支持展平参数。 --- 二、安全与稳
…务网关 - 新增安全围栏功能 :支持输入输出安全检测、超参数设定 - 服务网关支持联网搜索 - 支持推理服务限流功能、IP 限流 - 增加 IP 黑白名单 - 支持获取客户端真实 IP(内网/公网) - 服务网关支持外部 OpenAI 接口 - 增加服务网关昨日数据监控指标 - 优化安全围栏服务配置 🎨 前端体验 UI 风格 - 优化蓝
…AIHub 功能与界面优化 - 优化 AIHub Markdown 显示问题 - AIHub 部署为推理服务类型离线场景问题修复 - AIHub 应用优化 - AIHub 文档优化 - AIHub Demo 支持 HTTPS 限制 - AIHub 数据处理任务模板增加 二、大模型与推理服务优化 - 大模型对话优化 - 大模型微调可选值优化