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推理与部署

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当前筛选:2026-10-29 ×

local-inference-setup:本地语言模型自包含启动器的声明式配置

RafaGonzalezDev/local-inference-setup · Declarative configuration for self-contained launchers of local language models. Includes download manifests, validation scripts, documentation, and .cmd launchers with all inference parameters materialized.

该项目以声明式配置方式管理本地语言模型推理环境的搭建:提供模型下载清单、运行时分发、完整性校验脚本、模型管理文档,以及内嵌完整推理参数的 .cmd 启动器。仓库本身不包含 GGUF 权重或运行时二进制,需通过附带的 PowerShell 安装与下载脚本获取。启动器会显式声明上下文长度、采样参数,并借助 --gpu-layers auto 与 --fit on 自动决定设备放置;服务对外暴露 Web 界面、OpenAI 兼容 API 与健康检查端点。配置面向 Windows、指定硬件(RTX 5080 16GB、64GB 内存)并锁定 llama.cpp 运行时构建版本,接口无鉴权,仅建议在可信私有网络内使用。

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rolter:OpenAI/Anthropic 兼容的 AI 网关与负载均衡器

rolter-ai/rolter · (WIP) High-performance OpenAI/Anthropic-compatible AI gateway + load balancer in Rust (LiteLLM-proxy alternative)

rolter 是用 Rust 编写的高性能 AI 网关与负载均衡器,作为 LiteLLM-proxy 的替代方案处于活跃开发中。它以 OpenAI/Anthropic 兼容接口代理商业模型供应商,并对自托管的 OpenAI 兼容集群(如多台 vLLM 实例)进行负载均衡,支持缓存感知路由、RBAC 权限控制、免重载配置变更与成本/用量追踪。项目提供数据面网关、带 UI 的控制面、Postgres 存储、Redis 配置热更新和 ClickHouse 请求日志等组件,并附带本地 fake-llm 模型用于快速体验。

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