2.LLM训练推理加速框架+部署

LLM推理框架+部署模块打造了全方位的大模型推理加速与部署生态，整合21+高性能推理引擎和部署平台。顶级加速框架：vLLM伯克利（业界标杆）、SGLang（超越TensorRT-LLM性能）、LMDeploy书生（工业级部署）、DeepSpeed-MII（微软推理优化）等。便捷部署工具：Ollama（本地模型管理）、LM Studio（图形化界面）、FastChat+vLLM（分布式服务）、Xinference（多模型统一接口）、OpenLLM（云端部署）等。API网关服务：LiteLLM（100+ LLM APIs统一格式）、One-API（接口管理分发）、Xi-API等。托管平台包括Together AI、Replicate、SiliconFlow硅基流动等。配套Huggingface Accelerate、llama-cpp-python等底层加速库，以及Jan.ai、LocalAI、text-generation-webui等用户友好界面，实现从本地部署到云端服务的全场景覆盖。

• self-llm/datawhale大模型使用指南(含训练)
• Together AI – The AI Acceleration Cloud - Fast Inference, Fine-Tuning & Training
• Replicate: Build, train, and deploy AI models

• 2.LLM训练推理加速框架+部署.md
• 0.FastChat-分布式部署不加速，需要配合vllm
• 0.LM Studio
• 0.OpenLLM
• 0.Xorbits Inference：模型推理
• 0.Xorbits Inference：模型推理/issue解决
• 0.litellm
• 0.ollama
• 0.one-api|Xi-api
• 1.Jan.ai
• 1.LocalAI
• 1.Replicate大模型托管平台
• 1.SiliconFlow (北京硅基流动)
• 1.text-generation-webui
• 2.DeepSpeed-MII
• 2.SGLang
• 2.fluxgym
• 2.huggingface-accelerate
• 2.llama-cpp-python
• 2.lmdeploy-书生浦源
• 2.vLLM-伯克利加速库
• gpustack

0.FastChat-分布式部署不加速，需要配合vllm

简介

核心功能

• 模型训练与评估：提供最先进模型（如Vicuna、MT - Bench）的训练和评估代码。
• 分布式多模型服务：具备Web UI和OpenAI兼容的RESTful API的分布式多模型服务系统。
• 推理加速：可使用vllm加快推理速度。

技术原理

应用场景

• 大模型部署：在没有OpenAI接口的大型模型部署中使用，实现模型的本地部署和调用。
• 聊天机器人开发：用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。
• lm-sys/FastChat: An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.
• 本地化部署大模型方案二：fastchat+llm(vllm)-CSDN博客

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0.LM Studio

简介

核心功能

• 模型管理：可从 Hugging Face 下载兼容模型文件，管理本地模型和配置。
• 聊天交互：提供聊天界面，支持与本地文档交互，使用 RAG 技术处理长文档。
• API 支持：支持 OpenAI 结构化输出 API，可实现可靠的 JSON 输出。
• 个性化设置：提供多种 UI 主题，自动配置加载参数，也支持手动自定义。
• 网络服务：可在网络上提供服务，支持多设备访问。
• 其他功能：支持文件夹管理聊天记录、多版本生成、GPU 自动检测与卸载等。

技术原理

• 模型运行：基于 llama.cpp 项目，支持运行多种架构的 GGUF 模型。
• RAG 技术：当处理长文档时，采用检索增强生成技术，提取相关内容供模型参考。
• 自动配置：根据硬件情况自动配置 LLM 加载和推理参数。
• API 支持：支持 OpenAI 基于 JSON 模式的 API，实现可靠的 JSON 输出。

应用场景

• 个人使用：用户可在本地离线运行模型，保护隐私，进行日常聊天、文档问答等。
• 开发测试：开发者可利用其 OpenAI 兼容的本地服务器进行开发测试，支持多种开发功能。
• 项目协作：可通过网络服务，在多设备上使用，支持多人协作项目。
• LM Studio - Discover, download, and run local LLMs
• LM Studio
• LM Studio 手册

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0.OpenLLM

简介

核心功能

• 模型服务：使用 openllm serve 命令启动本地 LLM 服务器，提供 OpenAI 兼容 API。
• 模型管理：支持模型列表查看、仓库更新、模型信息查看，可添加默认仓库模型和自定义仓库。
• 聊天交互：提供 CLI 聊天和 Web 聊天 UI 两种交互方式。
• 云部署：支持通过 BentoML 和 BentoCloud 进行云部署。

技术原理

应用场景

• 本地开发测试：开发者可在本地启动 LLM 服务器，使用 OpenAI 兼容 API 进行开发和测试。
• 企业级云部署：通过 BentoCloud 进行云部署，利用其优化的基础设施实现模型的自动扩展、编排和监控。
• 模型研究：研究人员可使用 OpenLLM 管理和运行不同的开源模型，进行实验和研究。
• bentoml/OpenLLM: Run any open-source LLMs, such as Llama 3.1, Gemma, as OpenAI compatible API endpoint in the cloud.
• bentoml/openllm-models

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0.Xorbits Inference：模型推理

简介

核心功能

• 模型部署简化：通过一个命令完成大语言、语音识别、多模态等模型的部署。
• 内置前沿模型：提供众多中英文前沿大语言模型及其他类型模型，列表持续更新。
• 异构硬件利用：借助 ggml 同时使用 GPU 和 CPU 进行推理，降低延迟、提高吞吐。
• 灵活接口调用：提供 OpenAI 兼容的 RESTful API、RPC、命令行、web UI 等多种接口。
• 分布式部署：支持分布式部署，通过资源调度器按需调度模型到不同机器。
• 三方库集成：与 LangChain、LlamaIndex、Dify、Chatbox 等流行三方库无缝对接。

技术原理

应用场景

• 研究领域：研究者可利用其部署和测试各种前沿模型，探索 AI 技术的新应用。
• 开发场景：开发者能借助其快速搭建基于大语言模型等的应用，如聊天机器人、智能客服等。
• 数据科学：数据科学家可使用其进行数据处理和模型训练，挖掘数据价值。
• 企业应用：企业可利用其部署自己的模型，满足特定业务需求，如金融领域的风险评估、医疗领域的辅助诊断等。
• xorbitsai/inference: Replace OpenAI GPT with another LLM in your app by changing a single line of code. Xinference gives you the freedom to use any LLM you need. With Xinference, you're empowered to run inference with any open-source language models, speech recognition models, and multimodal models, whether in the cloud, on-premises, or even on your laptop.
• inference/READMEzhCN.md at main · xorbitsai/inference
• 内置模型 — Xinference
• 嵌入模型 — Xinference

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issue

• 'bge-reranker-v2-minicpm-layerwise 无法报错使用，其他reranker模型没有相关问题 · Issue #2217 · xorbitsai/inference
• [启动qwen2.5 14B vllm int8 版本ValueError: [address=0.0.0.0:37961, pid=352437] Marlin does not support weightbits = uint8b128. Only types = [] are supported (for groupsize = 128, min_capability = 70, zp = False) · Issue #2350 · xorbitsai/inference](https://github.com/xorbitsai/inference/issues/2350)
• SGlang部署qwen2.5失败Exception: Capture cuda graph failed: BatchPrefillWithPagedKVCache failed with error code no kernel image is available for execution on the device · Issue #2351 · xorbitsai/inference

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0.litellm

简介

核心功能

• 多模型调用：支持调用100+种大语言模型，使用OpenAI输入/输出格式。
• 输入转换：将输入转换为不同提供商的完成、嵌入和图像生成端点。
• 重试/回退：具备跨多个部署（如Azure/OpenAI）的重试和回退逻辑。
• 花费跟踪：跟踪项目花费并设置预算。
• 日志记录：可将LLM的输入/输出数据发送到多个日志工具。

技术原理

应用场景

• Gen AI和ML平台团队：使用LiteLLM代理服务器统一访问多个LLM，进行使用跟踪和设置护栏。
• 开发人员：在Python代码中使用LiteLLM SDK调用不同LLM开发项目。
• [BerriAI/litellm: Python SDK, Proxy Server (LLM Gateway) to call 100+ LLM APIs in OpenAI format - [Bedrock, Azure, OpenAI, VertexAI, Cohere, Anthropic, Sagemaker, HuggingFace, Replicate, Groq]](https://github.com/BerriAI/litellm)
• LiteLLM - Getting Started | liteLLM

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0.ollama

简介

核心功能

• 模型管理：可创建、拉取、删除、复制模型，支持从GGUF、Safetensors等格式导入模型，还能自定义模型和提示。
• 模型交互：能运行模型进行对话、多模态交互，支持多参数输入和显示模型信息等。
• API支持：具备REST API用于运行和管理模型。
• 社区集成：有大量Web、桌面、云、终端、数据库等方面的集成工具和应用。

技术原理

应用场景

• 日常对话：如聊天机器人，通过运行模型实现与用户的自然对话。
• 内容生成：总结文件内容、生成代码、进行文本翻译等。
• 多模态交互：识别图片内容、处理图像相关的问题。
• 企业应用：如文档处理、智能客服、数据分析等。
• 开发辅助：辅助代码编写、调试和优化。
• ollama官网-模型下载
• ollama/ollama: Get up and running with Llama 3.1, Mistral, Gemma 2, and other large language models.

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0.one-api|Xi-api

简介

核心功能

• One API：对不同提供商的 LLM API 进行管理和分发。
• xi-ai：提供标准 OpenAI 接口协议访问多种模型，支持按量付费使用，具备稳定运营、明细可查等服务特性。

技术原理

• One API：作为 API 管理和分发系统，可能运用了代理、路由等技术，将不同来源的 LLM API 进行整合和调配，方便用户管理和使用。
• xi-ai：采用先进技术架构保障 API 服务的稳定性和高可用性，使用标准 OpenAI 接口协议实现与多种模型的对接。

应用场景

• One API：适用于需要管理和使用多个 LLM API 的开发者和企业，便于统一管理和调用不同的 API。
• xi-ai：适用于各类需要使用大语言模型的场景，如聊天应用开发、智能客服、内容生成等，可帮助开发者快速接入多种模型。
• One API演示
• one-api: OpenAI 接口管理 & 分发系统，支持 Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱 ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360 智脑以及腾讯混元，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用. OpenAI key management & redistribution system, using a single API for all LLMs, and features an English UI.
• Xi-Api

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1.Jan.ai

简介

核心功能

• 离线运行: 无需互联网连接即可在本地设备上运行AI模型。
• 多引擎支持: 支持多种AI推理引擎，如llama.cpp和TensorRT-LLM，提供灵活的后端选择。
• 广泛硬件兼容性: 能够在多种硬件架构上运行，从个人电脑到多GPU集群，兼容Intel、M1/M2/M3/M4芯片以及Windows、macOS和Linux操作系统。

技术原理

• llama.cpp: 利用llama.cpp项目，Jan能够将基于Transformer架构的LLMs（如Llama系列）优化为可在CPU上高效运行，极大降低了对高端GPU的依赖，实现了在消费级硬件上的离线推理。其原理包括量化（Quantization）技术，将模型权重从浮点数转换为低精度整数，从而减少内存占用和计算量。
• TensorRT-LLM: 对于NVIDIA GPU用户，Jan通过集成TensorRT-LLM利用GPU的并行计算能力，进一步加速LLM的推理速度。TensorRT-LLM通过图优化、内核融合和量化等技术，为LLM推理提供极致性能。
• 跨平台兼容性: 项目采用通用架构设计，可能基于Electron或Tauri等框架构建桌面应用，以实现一次开发，多平台部署，并封装上述推理引擎，提供统一的用户界面。

应用场景

• 个人AI助手: 用户可以在自己的设备上运行私有AI助手，进行文本生成、代码辅助、内容创作等，确保数据隐私。
• 研究与开发: 开发者和研究人员可以利用Jan在本地进行LLM模型的测试、微调和实验，无需依赖云服务，降低成本并提高迭代效率。
• 教育与学习: 学生和教育工作者可以在没有网络连接的情况下，使用AI进行学习辅导、编程练习或知识查询。
• 数据敏感环境: 对于处理敏感数据或需要严格数据主权的企业和个人，Jan提供了在完全受控的本地环境中运行AI的能力。
• janhq/jan: Jan is an open source alternative to ChatGPT that runs 100% offline on your computer. Multiple engine support (llama.cpp, TensorRT-LLM)

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1.LocalAI

简介

核心功能

• 模型推理：支持多种模型家族和架构，可运行大语言模型进行文本生成。
• 多媒体生成：具备文本转语音、语音转文本、图像生成等功能。
• 功能调用：支持函数调用、嵌入服务等。
• Web 界面：集成 WebUI，方便用户交互。

技术原理

应用场景

• 本地开发测试：在本地环境进行 AI 应用的开发和测试，无需依赖外部 API。
• 隐私敏感场景：处理敏感数据时，确保数据不出本地，保障隐私安全。
• 个人项目：个人开发者在消费级硬件上构建 AI 应用。
• 企业内部应用：企业内部部署，满足特定业务需求，如智能客服、文档处理等。
• Quickstart | LocalAI documentation
• mudler/LocalAI: :robot: The free, Open Source OpenAI alternative. Self-hosted, community-driven and local-first. Drop-in replacement for OpenAI running on consumer-grade hardware. No GPU required. Runs gguf, transformers, diffusers and many more models architectures. It allows to generate Text, Audio, Video, Images. Also with voice cloning capabilities.

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1.Replicate大模型托管平台

简介

核心功能

• 运行模型：社区已发布数千个可用于生产的模型，用户可通过一行代码运行。
• 微调模型：用户能使用自己的数据改进模型，以创建更适合特定任务的新模型。
• 部署自定义模型：用户可使用 Cog 部署自己的自定义模型，Cog 负责生成 API 服务器并将其部署到云端。
• 自动扩展：根据流量自动调整规模，按使用时长计费。

技术原理

应用场景

• 搜索与推荐：利用嵌入模型的向量表示进行语义搜索和推荐。
• 对话与问答：使用语言模型构建聊天机器人、智能客服等进行对话和提供问题答案。
• 文本生成与总结：借助语言模型实现文本的自动生成和长文本总结。
• 图像相关应用：如使用图像嵌入模型进行图像相似性搜索、聚类，以及使用图像生成模型生成特定风格的图像。
• Replicate — Run AI with an API
• Get embeddings – Replicate
• Use a language model – Replicate

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1.SiliconFlow (北京硅基流动)

简介

核心功能

• 提供大模型API服务，覆盖多场景，按量计费。
• 支持模型微调与托管，无需关注底层资源与运维。
• 提供高效能模型推理加速服务，提升响应速度与处理性能。
• 提供企业级私有化部署方案，解决模型性能优化、部署与运维痛点。

技术原理

应用场景

• 互联网：提供内容生成与个性化推荐服务。
• 教育：提供智能教学助手，规划个性化学习路径。
• 政务：提供生成式AI解决方案，实现国产化部署。
• 智算中心：赋能算力资源调度与优化。
• AI硬件：解决端、云协同的延时痛点。
• SiliconFlow, Accelerate AGI to Benefit Humanity

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1.text-generation-webui

简介

核心功能

• 多后端支持：支持 llama.cpp、Transformers、ExLlamaV3 等多种本地文本生成后端。
• 便捷设置：提供便携式构建和一键安装两种方式。
• 离线隐私：100% 离线运行，无遥测、外部资源或远程更新请求。
• 文件处理：支持上传文本、PDF、.docx 文档并进行内容交流。
• 网络搜索：可选择使用大语言模型生成的查询进行网络搜索。
• 多模式交互：具备指令跟随、聊天等多种交互模式。
• 灵活生成：支持多种采样参数和生成选项，可在 UI 中切换模型。
• API 兼容：提供与 OpenAI 兼容的 API，支持工具调用。
• 扩展支持：支持扩展，有众多内置和用户贡献的扩展。

技术原理

应用场景

• 自然语言处理研究：为研究人员提供便捷的模型测试和实验环境。
• 智能客服：用于构建基于大语言模型的智能客服系统。
• 内容创作：辅助文案撰写、故事创作等内容创作工作。
• 教育领域：作为教学工具，帮助学生理解和应用大语言模型。
• oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models.

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2.DeepSpeed-MII

简介

核心功能

• 训练：支持数十亿或数万亿参数的密集或稀疏模型训练，能高效扩展到数千个 GPU，可在资源受限的 GPU 系统上训练。
• 推理：实现前所未有的低延迟和高吞吐量，可在大规模下进行推理，降低成本。
• 压缩：提供易于使用和灵活组合的压缩技术，减少推理延迟和模型大小。
• DeepSpeed4Science：通过 AI 系统技术创新构建独特功能，助力解决科学难题。

技术原理

• 训练：采用 ZeRO、3D - 并行、DeepSpeed - MoE、ZeRO - Infinity 等创新技术，提升大规模深度学习训练的效率和易用性。
• 推理：结合张量、管道、专家和 ZeRO 并行等并行技术，搭配高性能自定义推理内核、通信优化和异构内存技术。
• 压缩：包含 ZeroQuant 和 XTC 等最先进的压缩创新技术。

应用场景

• 大规模语言模型训练与推理：如 MT - 530B、BLOOM 等。
• 资源受限的 GPU 系统：在资源有限的情况下进行训练和推理。
• 科学研究领域：借助 DeepSpeed4Science 帮助解决科学难题。
• DeepSpeed-MII推理加速
• deepspeedai/DeepSpeed: DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.

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2.SGLang

简介

核心功能

• 高效后端运行时：提供包括 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、预填充 - 解码分离等多种高效服务机制。
• 灵活前端语言：为大语言模型应用编程提供直观接口，支持链式生成调用、高级提示等。
• 广泛模型支持：支持多种生成模型、嵌入模型和奖励模型，且易于集成新模型。

技术原理

应用场景

• AI 产品服务：为各类 AI 产品提供高效的模型服务，如 LMSYS Chatbot Arena 用其支持部分模型。
• 研究实验：助力研究机构开展大语言模型和视觉语言模型的相关研究，实现更快迭代。
• sgl-project/sglang: SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.
• Achieving Faster Open-Source Llama3 Serving with SGLang Runtime (vs. TensorRT-LLM, vLLM) | LMSYS Org

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2.fluxgym

简介

核心功能

• 训练功能：支持低显存下训练FLUX LoRA，可选择多种模型，模型自动下载。
• 图像管理：可上传图像并添加标题，也支持上传标题文件。
• 样本图像生成：可配置自动生成样本图像，支持高级标志控制图像生成过程。
• 发布功能：可将训练好的LoRA发布到Huggingface。
• 高级配置：通过高级选项卡支持Kohya sd - scripts的全部功能。

技术原理

应用场景

• 本地模型训练：用户可在本地使用低显存设备训练FLUX LoRA。
• 模型共享：将训练好的LoRA模型发布到Huggingface进行共享。
• 模型研究：研究人员可通过编辑配置文件添加不同模型进行实验。
• cocktailpeanut/fluxgym: Dead simple FLUX LoRA training UI with LOW VRAM support

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2.huggingface-accelerate

简介

核心功能

• 代码简化：只需添加少量代码，就能使标准PyTorch训练脚本支持多种设备和分布式训练。
• CLI工具：提供命令行工具，可快速配置和测试训练环境。
• 多方式启动：支持使用MPI进行多CPU运行、使用DeepSpeed进行GPU训练，还能在笔记本中启动训练。
• 模型保存：提供保存模型的方法。

技术原理

应用场景

• 模型开发与调试：可在本地机器上调试代码，无需修改即可在训练环境中运行。
• 分布式训练：支持多GPU、多CPU、TPU等分布式训练场景。
• 使用特定框架训练：与DeepSpeed等框架集成，进行GPU训练。
• 笔记本训练：适用于在Colab或Kaggle等笔记本中启动训练。
• huggingface/accelerate: 🚀 A simple way to launch, train, and use PyTorch models on almost any device and distributed configuration, automatic mixed precision (including fp8), and easy-to-configure FSDP and DeepSpeed support

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2.llama-cpp-python

简介

核心功能

• 多类型 API 支持：提供低级别 C API 访问、高级 Python API、OpenAI 兼容 API。
• 多框架兼容：与 LangChain、LlamaIndex 兼容。
• 多种任务支持：文本完成、聊天完成、JSON 和 JSON 模式约束、函数调用、多模态处理、推测解码、生成嵌入等。
• Web 服务器：提供 OpenAI 兼容的 Web 服务器，具备本地 Copilot 替代、函数调用支持、视觉 API 支持和多模型支持等特性。

技术原理

• 绑定技术：低级别 API 通过 ctypes 直接绑定 llama.cpp 提供的 C API；高级 API 基于低级别 API 封装，提供更简单的管理接口。
• 硬件加速：支持多种硬件加速后端，如 OpenBLAS、CUDA、Metal 等，通过设置 CMAKE_ARGS 环境变量或 --config-settings 标志进行配置。
• 模型处理：使用 llama.cpp 从源构建模型，或通过 from_pretrained 方法从 Hugging Face Hub 下载模型。

应用场景

• 自然语言处理：文本生成、聊天机器人、问答系统等。
• 开发替代：作为 OpenAI API 的本地替代方案，用于开发应用程序。
• 多模态处理：处理包含文本和图像的多模态输入，如图像描述。
• 代码辅助：作为本地 Copilot 替代，辅助代码编写。
• abetlen/llama-cpp-python: Python bindings for llama.cpp

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2.lmdeploy-书生浦源

简介

核心功能

• 高效推理：通过持久批处理、分块 KV 缓存等特性，实现比 vLLM 高 1.8 倍的请求吞吐量。
• 有效量化：支持仅权重和 K/V 量化，4 位推理性能比 FP16 高 2.4 倍。
• 轻松部署分布式服务器：借助请求分发服务，实现多模型服务在多机多卡上的高效部署。
• 交互式推理模式：在多轮对话中缓存注意力的 K/V，避免重复处理历史会话。
• 优秀兼容性：支持 KV 缓存量化、AWQ 和自动前缀缓存同时使用。

技术原理

应用场景

• 大语言模型和视觉语言模型的推理部署。
• 多模型服务在多机多卡上的分布式部署。
• 多轮对话场景，如聊天机器人等。
• InternLM/lmdeploy: LMDeploy is a toolkit for compressing, deploying, and serving LLMs.

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2.vLLM-伯克利加速库

简介

核心功能

• 高效推理：具备先进的服务吞吐量，采用 PagedAttention 高效管理注意力键值内存，支持连续批量处理请求。
• 灵活使用：与 Hugging Face 模型无缝集成，支持多种解码算法实现高吞吐量服务，支持张量并行分布式推理、流式输出，拥有 OpenAI 兼容的 API 服务器。
• 模型支持：支持众多架构的 Hugging Face 模型，如 Aquila、Baichuan、BLOOM 等。
• 量化支持：支持 GPTQ、AWQ、SqueezeLLM、FP8 KV Cache 等量化方式。
• 实验特性：支持前缀缓存、多 LoRA。

技术原理

• PagedAttention：用于高效管理注意力键值内存，提升内存使用效率。
• CUDA/HIP 图：实现快速的模型执行。
• 优化 CUDA 内核：提高计算效率。

应用场景

• 大语言模型推理服务：为各种大语言模型提供高效的推理和服务。
• 分布式推理：利用张量并行进行分布式推理。
• API 服务：通过 OpenAI 兼容的 API 服务器为外部提供服务。
• 1.伯克利大学vLLM

GPUStack是一个开源的GPU集群管理器

核心功能

• GPU资源管理： 高效调度和管理GPU集群资源，确保AI模型运行所需计算力的分配。
• AI模型运行支持： 提供环境以部署和执行各种AI模型。
• 跨平台兼容性： 兼容多种操作系统（macOS、Windows、Linux）及不同厂商的GPU硬件。
• 开源生态： 作为开源项目，促进社区协作和功能扩展。

技术原理

应用场景

• AI模型训练与推理： 为深度学习模型训练和高性能推理任务提供稳定的GPU集群环境。
• 学术研究与教育： 大学和研究机构可利用其搭建实验平台，进行AI算法开发和教学。
• 企业级AI基础设施： 企业可以构建私有或混合云AI平台，满足大规模AI业务需求。
• 个人开发者与爱好者： 提供便捷的本地GPU资源管理方案，简化AI开发流程。

xLLM – 京东智能推理框架

xLLM 是京东开源的一款高效智能推理框架，专门为大语言模型（LLM）的推理优化设计。该框架致力于提升推理性能，并针对国产芯片进行深度优化，支持端云一体化部署，旨在为各种LLM应用提供稳定、高效的推理服务。其核心采用服务-引擎分离架构，将请求调度与容错等服务逻辑与运算优化等引擎逻辑解耦。

核心功能

• 持续批处理（Continuous Batching）: 实现动态批处理策略，无需等待批次完全填满即可开始处理，有效降低推理延迟并提高吞吐量。
• 前缀缓存优化（Prefix Cache Optimization）: 支持基于MurmurHash的前缀缓存匹配机制，采用LRU（最近最少使用）淘汰策略，显著提升缓存命中率和匹配效率，减少重复计算。
• 解耦的Placement Driver (PD) 架构: 通过将元数据（如实例信息、配置、状态等）存储在 etcd 中，实现了PD服务的解耦，增强了系统的可扩展性、可靠性和弹性。
• 多模型与多租户支持: 能够高效管理和调度多个LLM模型，并支持多租户共享计算资源，满足不同业务和用户的需求。
• 国产芯片优化: 针对国产硬件平台进行深度适配和性能调优，充分发挥本土算力优势。

技术原理

• 服务-引擎分离架构: 框架将推理请求的生命周期管理（如请求接收、调度、负载均衡、容错处理）抽象为服务层，而底层具体的计算加速、内存管理和模型执行等核心推理逻辑则由引擎层负责。这种解耦设计提升了系统的模块化、可维护性和伸缩性。
• 持续批处理机制: 不同于传统的静态批处理，xLLM 采用动态的持续批处理算法。它允许新的请求在推理过程中随时加入正在执行的批次，避免了因等待批次填满而造成的计算资源空闲和延迟增加。这通过精细的调度器对 GPU 显存和计算时间进行高效管理，确保了高并发场景下的资源利用率和低延迟。
• 前缀缓存与LRU淘汰: 在处理连续对话或有重复前缀的请求时，xLLM 利用前缀缓存存储已计算的KV Cache。通过对输入序列前缀进行MurmurHash计算并与缓存中的键进行匹配，若命中则直接复用已计算的KV Cache，避免重复计算。LRU淘汰策略确保缓存中始终保留最可能被再次利用的前缀数据。
• PD解耦与etcd: xLLM 的Placement Driver (PD) 服务负责集群管理和资源调度。通过将实例、模型、服务配置等关键元数据持久化到分布式键值存储系统etcd中，PD服务本身变为无状态或弱状态服务，提高了系统的容灾能力。即使部分PD节点发生故障，只要etcd集群正常，系统仍能快速恢复并提供服务，确保了高可用性。

应用场景

• 企业级大模型推理服务平台: 为企业内部或对外提供高效、稳定的LLM推理API服务，支持多业务线和多租户共享模型资源。
• 边缘侧AI部署: 结合其端云一体部署能力和对国产芯片的优化，适用于在边缘设备（如智能终端、机器人、物联网设备等）上运行轻量级或特定LLM模型进行实时推理。
• 智能客服与对话系统: 支撑高并发的在线智能客服、智能问答、聊天机器人等应用，提供低延迟的语言理解和生成能力。
• 内容生成与辅助创作: 用于新闻稿撰写、营销文案生成、代码辅助、创意写作等场景，加速内容生产流程。
• 个性化推荐与搜索: 结合LLM的语义理解能力，为用户提供更精准、个性化的商品推荐、信息检索和内容筛选服务。
• 项目官网：https://xllm.readthedocs.io/
• GitHub仓库：https://github.com/jd-opensource

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