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ahmedmagood/cpu-slm · 🖥️ Explore CPU-SLM, a Rust-based SLM/LLM project that runs on CPU, offering efficient inference and chat with minimal dependencies.
cpu-slm 是一个基于 Rust 的 SLM/LLM 项目,目标是在 CPU 上完成高效推理与聊天交互,并尽量减少依赖。README 说明它借助 AVX2 指令集提升性能,支持 Windows、Linux 和 macOS,附带入门安装步骤与学习资料,定位为帮助理解稀疏语言模型与大语言模型工作原理的应用。
展开详情收起详情:cpu-slm:在 CPU 上运行的 Rust 大语言模型推理与对话工具⌄
程序员在本地 CPU 上运行 SLM/LLM 推理与聊天,用于理解稀疏语言模型和大语言模型的工作原理,并借助 AVX2 指令集提升性能。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-26
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snailium/llama.cpp-sycl-intel-b70 · Community-maintained llama.cpp SYCL Docker optimized for Intel Arc Pro B70 (Battlemage). Latest oneAPI/compute-runtime/IGC, B70-specific AOT build, all features enabled (Flash Attention, MTP, reorder kernels, no GGML_SYCL_DISABLE_OPT).
该项目是社区维护的 llama.cpp + SYCL Docker 镜像与配套文档,针对 Intel Arc Pro B70(32 GB,BMG-G31 / Xe2)及其他 Battlemage B 系列显卡,持续更新 oneAPI、compute-runtime、IGC 等依赖,并提供 B70 专用的 AOT 构建(bmg-g31)。镜像保持 Flash Attention、推测解码 / MTP、reorder 内核和动态后端等特性开启,不设置 GGML_SYCL_DISABLE_OPT,并提供 Qwen3 27B 级别模型在单卡上的推荐配置、采样参数与基准测试方法。
展开详情收起详情:llama.cpp-sycl-intel-b70:面向 Intel Arc Pro B70 的 llama.cpp SYCL Docker 镜像与调优指南⌄
程序员程序员可在 Intel Arc Pro B70 上通过该 Docker 镜像部署 llama.cpp + SYCL 本地推理服务,用于运行 Qwen3 27B 级别模型并作为编码/Agent 工作负载的本地 LLM 后端;仓库提供构建脚本、运行参数、采样参数与基准测试方法,便于复现和调优。
★ 4 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-25
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nullata/llamaMan · A browser-based UI for launching, monitoring, clustering and managing multiple llama.cpp server instances from inside a Docker container. Includes an Ollama-compatible API proxy
llamaMan 是一个基于浏览器的 UI 和 API 前端,用于在单机或小型集群上启动、监控和管理多个 llama.cpp(llama-server)实例。它本身不含 llama.cpp 代码,通过 Docker socket 以兄弟容器方式拉起 llama.cpp 服务镜像,并提供兼容 Ollama 与 OpenAI 的代理(:42069),可直接对接 Open WebUI。还支持模型下载、预设与一键启动、投机解码、MoE 卸载、KV 量化、多模态输入(图片/PDF)、实例监控、用户与 API Key 认证、请求记录,以及可选的多节点集群和知识库/MCP 功能。
展开详情收起详情:llamaMan:在 Docker 中启动、监控与集群管理多个 llama.cpp 实例的浏览器界面⌄
程序员程序员可用 llamaMan 在单机或小型集群上通过浏览器界面启动、监控和管理多个 llama.cpp(llama-server)实例,并利用其兼容 Ollama 与 OpenAI 的代理(:42069)对接 Open WebUI 等客户端进行本地大模型推理服务。
★ 14 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-25
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stelioszach03/colab-speculative-decoding-speed-lab · Inference Systems Lab: 1,536 controlled vLLM requests on one RTX 4090, cache/concurrency comparisons, raw traces and bounded streaming benchmark tools.
该项目是一个服务测量工具包,起源于推测解码速度实验,包含标准库 Python 客户端,用于对本地 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 端点记录流式请求的首块到达、块间隔、总延迟、服务端 token 数等指标,并支持固定大小闭环并发阶段。仓库附带受控 GPU 实验(单张 RTX 4090 上 1536 次 vLLM 请求)的原始轨迹、结果表与对比数据,以及不执行推理的记录结果校验脚本和单元测试。README 明确说明这些记录仅用于检查特定设置,不构成通用最快服务栈的选型依据,也未声称无损加速或输出质量提升。
展开详情收起详情:Inference Systems Lab:LLM 推理服务基准测量与证据复现工具包⌄
程序员用于对本地 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 端点进行流式服务基准测量:记录首块到达、块间隔、总延迟、服务端 token 数,并支持固定大小闭环并发阶段;也可离线校验已记录结果并运行单元测试,辅助推理服务性能排错与复现。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-25
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Q-ANT-GmbH/qant_native_computing_toolkit
Q.ANT 官方提供的原生计算工具包,用于在 Q.ANT 原生处理单元上运行工作负载。提供 Python(wheel/pip)与 C/C++(Debian 包 / 共享库)绑定,支持在有 Q.ANT 硬件与驱动时使用硬件后端,也提供 cpu-backend 独立模式,可在无 Q.ANT 硬件的 CPU 上进行开发,并附有文档与独立示例仓库。
展开详情收起详情:Q.ANT native computing toolkit:在 Q.ANT 原生处理单元上运行工作负载的官方 API⌄
程序员程序员可使用该官方 API 在 Q.ANT 原生处理单元上运行工作负载,并通过 Python(wheel/pip)或 C/C++(Debian 包/共享库)绑定进行开发;在无 Q.ANT 硬件时可用 cpu-backend 独立模式在 CPU 上开发。
★ 32 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-25
综合合集
qxoticai/qxotic · AI sovereignty for the world's most trusted runtime.
Quixotic AI 为 JVM 提供一套完整的本地 AI 开源技术栈,覆盖分词、模型格式读写、量化矩阵乘法、张量引擎与多模态推理引擎。其推理引擎 jinfer 支持对话、视觉、音频、嵌入、重排序与文本转语音;配套 toknroll(纯 Java 分词器)、jam(面向多 CPU 指令集的量化 matmul)、jota(跨 Java/C/CUDA/HIP/Metal/OpenCL/Mojo 的张量引擎)、gguf 与 safetensors(纯 Java 的模型格式读写)。项目强调无需 Python、无需 ONNX、无需外部服务,AI 可在 JVM 内端到端运行,并支持 GraalVM Native Image。
展开详情收起详情:Quixotic AI:面向 JVM 的本地 AI 开源全栈⌄
程序员在 JVM 项目中集成端到端本地 AI 能力:使用 jinfer 实现对话、视觉、音频、嵌入、重排序与文本转语音推理,使用 toknroll 做纯 Java 分词,使用 gguf 与 safetensors 读写模型格式,使用 jota 编写跨 CPU/GPU 的张量代码,并使用 jam 的量化矩阵乘法加速;无需 Python、ONNX 或外部服务,可构建 GraalVM Native Image 自包含二进制。
★ 92 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-09-24
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potto007/unridden · Zero-generated-token decision API: reads a local LLM's final-position label logits to answer Choice, Score and true/false questions. Apache-2.0.
Unridden 是一个本地决策 API,通过读取本地 LLM 末位标签 logits 来回答结构化问题,不生成任何 token。用户提供 state 和一个命名问题映射,服务为每个问题返回一个类型化答案:Choice(选项)、Score(分数)或 Noul(真/假概率)。它在本地以单个 llama.cpp 子进程运行,一次处理一个请求,不采样也不追加 token,适用于将客服消息路由到团队、评估紧急程度或判断是否报告重复扣款等分类与判定场景。
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程序员在本地以单个 llama.cpp 子进程运行决策 API,通过读取本地 LLM 末位标签 logits 回答结构化问题(Choice、Score、Noul),不生成任何 token,可用于将客服消息路由到团队、评估紧急程度或判断是否报告重复扣款等分类与判定场景。
产品经理使用该本地决策 API 对结构化问题返回类型化答案(Choice、Score、Noul),适用于将客服消息路由到团队、评估紧急程度或判断是否报告重复扣款等分类与判定场景。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-24
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Simonc44/aura-1b · Hybrid neuro-symbolic AI: Llama 3.2 1B + exact math + verified facts — instant CPU-native answers in 807 MB, no GPU. Sealed .aef distribution
Aura-1B 将语言生成、精确数学计算与事实记忆拆分成多个专用模块,而不是让单个小模型包办全部任务。系统以 Llama 3.2 1B Instruct(Q4_K_M,807 MB)为语言核心,配合安全的 AST 数学求值器、TF-IDF+逻辑回归路由器、遗传编程符号专家、DuckDuckGo 联网检索、事实图、PAL 计算、程序化思维(PoT)、逻辑求解器与轻量认知 Agent,在无 GPU 的机器上给出精确且可验证的答案。项目提供 .aef 密封分发格式(含 SHA-256 校验与可选 Ed25519 签名、AES-256-GCM 加密),并支持硬件自动调参。
展开详情收起详情:Aura-1B:CPU 原生的神经符号混合推理系统⌄
程序员在无 GPU 的本地机器上运行 CPU 原生的神经符号推理系统,用于精确数学计算、事实检索和代码生成验证;其 PoT-code 模块可让 1B 模型编写函数与断言并在沙箱中执行,失败的断言不会交付代码,适合辅助代码编写与排错。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-22
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Gshacker-cpu/oma · Enable runtime SIMD dispatch in Zig by compiling and selecting optimized functions for specific CPU microarchitectures automatically at startup
oma 是一个面向 Zig 语言的运行时 SIMD 调度工具,在程序启动时自动检测 CPU 所支持的指令集(如 AVX、AVX2、AVX-512、SSE2、NEON),并从一次编译生成的多份优化版本中挑选最快的一份执行,从而提升音视频、科学计算等并行密集型任务的速度。据 README 说明,它主要面向 Windows 10 及以上系统,运行时资源占用较小,不影响其他软件,也可直接删除文件卸载。
展开详情收起详情:oma:为 Zig 程序自动选择 CPU SIMD 指令的运行时优化工具⌄
程序员在 Zig 程序启动时自动检测 CPU 支持的 SIMD 指令集(AVX、AVX2、AVX-512、SSE2、NEON),并从一次编译生成的多份优化版本中选择最快的一份执行,用于提升音视频、科学计算等并行密集型任务的运行速度。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-20
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lightseekorg/tokenspeed · TokenSpeed is a speed-of-light LLM inference engine.
TokenSpeed 是由 LightSeek 基金会开源的 LLM 推理引擎,专为智能体(agentic)工作负载设计,目标是在保持 vLLM 级易用性的同时达到 TensorRT-LLM 级性能。其架构将控制面与执行面分离:控制面用 C++ 实现为有限状态机,借助类型系统在编译期约束请求生命周期与 KV 缓存资源管理;执行面用 Python 实现,便于迭代。内核被设计为一等子系统,通过可移植公共 API、集中注册表和插件机制解耦,文档称其包含面向智能体工作负载的较快 MLA(Multi-head Latent Attention)实现之一,并提及在 Blackwell 平台上的优化以及 Kimi、Qwen、GLM 等模型的适配记录。
展开详情收起详情:TokenSpeed:面向智能体工作负载的高速 LLM 推理引擎⌄
程序员作为开源 LLM 推理引擎,程序员可将其用于部署和运行大语言模型推理服务,支持智能体工作负载;其控制面用 C++ 实现为有限状态机、执行面用 Python 实现,便于工程师迭代和集成。
★ 2132 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-16
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marouchsail/aigateway · Manage and route API requests between applications and multiple LLM providers with per-client keys, configs, and real-time usage tracking.
aigateway 是一个可自托管的 AI API 网关,用于在应用与多个 LLM 提供商之间管理和路由 API 请求。它支持为不同客户端分配密钥与配置、通过 ACL 控制访问权限、指定客户端可用的 AI 模型、设置速率限制和日/月配额,并通过实时仪表盘监控请求量、错误和性能。项目以 Go 编写,README 提供了 Windows 平台的下载、安装与配置说明。
展开详情收起详情:aigateway:统一管理和路由多 LLM 提供商 API 请求的网关工具⌄
程序员程序员在开发或维护使用多个 LLM 提供商(如 Gemini、OpenAI、Anthropic、Ollama、LM Studio)的应用时,可自托管 aigateway 作为 API 网关,统一管理各提供商的 API 请求路由,为不同客户端分配密钥与配置,通过 ACL 控制访问权限,指定客户端可用的 AI 模型,设置速率限制和日/月配额,并通过实时仪表盘监控请求量、错误和性能。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-16
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JustVugg/colibri · Run frontier MoE models on hardware you already own — pure C, zero deps, experts streamed from disk. Tiny engine, immense model. 🐦
colibri 是一个以单个 C 文件实现的 MoE 推理引擎,将 VRAM、内存和 NVMe 视作统一的多层存储层级,把稠密部分常驻内存、路由专家按需从磁盘流式加载,从而在消费级或异构硬件上运行 744B 至 2.8T 参数的前沿 MoE 模型。它支持 GLM、Kimi K3、DeepSeek、Qwen、OLMoE 等模型家族,提供 chat / serve / web 前端,并包含专家多级驻留、双 SSD 条带、批合并读取、路由预取与本地集群模式等系统级优化,同时定位为可修改、可测量的开源推理研究平台。
展开详情收起详情:colibri:用纯 C 在自有硬件上流式运行前沿 MoE 大模型的推理引擎⌄
程序员作为纯 C 实现的 MoE 推理引擎,程序员可将其作为可修改、可测量的开源推理研究平台,在自有硬件上运行 GLM、Kimi K3、DeepSeek、Qwen、OLMoE 等前沿 MoE 模型,并通过 chat / serve / web 前端进行本地推理与实验。
★ 31972 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-09-15