KVCache.AI is a joint research project between MADSys and top industry collaborators, focusing on efficient LLM serving.
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La organización kvcache-ai en GitHub se centra en la investigación y desarrollo de soluciones eficientes para el servicio de modelos de lenguaje grande (LLM). Sus principales lenguajes de programación incluyen Python, Cuda y C++. Entre sus repositorios destacados se encuentran ktransformers y Mooncake, que abordan optimizaciones para la inferencia y el servicio de LLMs.
A Flexible Framework for Experiencing Heterogeneous LLM Inference/Fine-tune Optimizations
Mooncake is the serving platform for Kimi, a leading LLM service provided by Moonshot AI.
No se proporcionó descripción para este repositorio.
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
No se proporcionó descripción para este repositorio.
SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.
FlashInfer: Kernel Library for LLM Serving
DeepEP: an efficient expert-parallel communication library that supports fault tolerance
SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.
🚀 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
A unified library of SOTA model optimization techniques like quantization, pruning, distillation, speculative decoding, etc. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks like TensorRT-LLM, TensorRT, vLLM, etc. to optimize inference speed.
A streamlined and customizable framework for efficient large model (LLM, VLM, AIGC) evaluation and performance benchmarking.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
GPU cluster manager for optimized AI model deployment
SGLang is a fast serving framework for large language models and vision language models.
kvcache-ai desarrolla una variedad de proyectos relacionados con la optimización y el servicio de modelos de lenguaje grande (LLM). Sus repositorios incluyen ktransformers, que se centra en la inferencia de LLM, y Mooncake, que actúa como plataforma de servicio para LLMs.
kvcache-ai utiliza varios lenguajes de programación en sus proyectos, siendo los principales Python, Cuda, C++, Go y JavaScript. Esta diversidad permite el desarrollo de herramientas especializadas para el servicio de modelos de lenguaje.
Sí, todos los repositorios de kvcache-ai son públicos en GitHub. Esto permite que la comunidad acceda a sus proyectos y contribuya a la investigación sobre el servicio eficiente de modelos de lenguaje grande.
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