Hugging Face Transformers
huggingface/transformers
一个面向文本、视觉、音频和多模态领域最先进机器学习模型的模型定义框架,同时支持推理和训练。
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一个基于事实的 LLM、智能体、MCP、RAG 和 AI 开发项目索引;每个条目均包含许可证、设置、下载、截图及相关资源。
公开仓库数据
huggingface/transformers
一个面向文本、视觉、音频和多模态领域最先进机器学习模型的模型定义框架,同时支持推理和训练。
openvinotoolkit/openvino
用于在边缘到云环境中优化和部署 AI 推理的开源工具包。
xorbitsai/inference
一个强大且通用的库,旨在为语言、语音识别和多模态模型提供服务。它允许用户仅通过更改一行代码即可将 GPT 替换为任意 LLM,并通过统一的、生产就绪的推理 API 在云端、本地或本地服务器上运行模型。
kvcache-ai/mooncake
Mooncake 是一个面向大规模 LLM 推理和训练的 C++ 基础设施项目。它将预填充、解码和存储资源解耦,并提供高性能数据传输、分布式 KV 缓存存储及具备容错能力的专家并行通信。
gpustack/gpustack
GPUStack 是一款开源 GPU 集群管理器,用于服务 AI 模型并按需提供可通过 SSH 访问的 GPU 实例。它可在本地部署、Kubernetes 和云环境中编排包括 vLLM、SGLang 和 TensorRT-LLM 在内的推理引擎。
llm-d/llm-d
llm-d 是一个开源服务栈,围绕 vLLM 和 SGLang 等模型服务器提供分布式编排、路由、缓存管理、自动扩缩容和批处理能力。它面向 Kubernetes 和现代硬件加速器上的大规模生产推理。
vllm-project/vllm-ascend
一个由社区维护的硬件插件,使 vLLM 能够在受支持的 Ascend NPU 上运行模型推理与服务工作负载。
mozilla-ai/any-llm
any-llm 是一个 Python SDK,可通过统一接口与多个 LLM 提供商通信。它支持以较少代码改动切换提供商和模型,并在可用时使用官方提供商 SDK。
xllm-ai/xllm
xLLM 是一个 C++ 推理框架,支持 LLM、VLM、DiT 和 REC 模型。它面向多个 AI 加速器系列提供高吞吐、低延迟部署,并将服务层的调度与可用性职责同引擎层计算分离。
avifenesh/memra
一个从零开始使用 Rust 和 CUDA 构建的 LLM 推理引擎,专门针对 RTX 5090 (sm_120a) 和 H100 (sm_90a) 架构进行优化,在不依赖 ggml 等框架的情况下提供精确性约束的性能。
hal0ai/hal0
一个开源、自托管的家庭AI推理平台,旨在将Linux设备转变为兼容OpenAI的推理设备,并针对AMD Strix Halo硬件进行了原生优化。