在工具输出、日志、文件和 RAG 片段进入 LLM 前先做压缩,编码 Agent 省约 20% token,JSON 省 60-95%,答案不变。提供库、代理和 MCP 服务器三种用法。
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。
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。
纯 C 实现的 LLM 推理库,零依赖单头文件,通过无损 KV cache 压缩把上下文长度拉长到 7 倍,适合嵌入到资源受限环境。
免调优的 KV Cache 2bit 非对称量化方案,能大幅压缩大模型推理时的显存占用,让长上下文推理在有限显存下跑起来。
基于特征基旋转和水填充比特分配的 KV-Cache 量化压缩方案,用于降低大模型推理时的显存占用。
…. - TokenSpeed integrated Mooncake Store as an L3 KV cache backend, alongside Transfer Engine support for PD/EPD disaggregation. - TensorRT-LLM integrated Mooncake Store
…fix. Full changelog: https://github.com/XxMinor/mykvm/compare/v0.9.14...v0.9.15
…ecoder's 10 s restarts ran ahead of the audio the KV keeps for the rest of the conversation (236 frames ahead after a 20 s reply cut at 1.5 s), and each reply decoded aga
…screening. Local Inference & Cache Benchmarking - KV Cache Scaling Harness ( benchmark kv cache.py ) : Added reproducible benchmark harness measuring TTFT, generation thr
…Downloads - macOS: download the .dmg, then drag MyKVM to Applications. The .app.tar.gz file is for automatic updates only. - Windows: download the .exe installer. - Linux
…int: near-lossless quality + parity speed \ turbo kv 5b fast\ is a new variant that uses the same Variant F algorithm as \ turbo kv 5b\ (RHT + 32-level Lloyd-Max codebook