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仓库攻略

42 篇 · 42 个项目 · LLM 基础设施 · 多模态

raullenchai/Rapid-MLX · 上手攻略
RapidMLX 是目前 Apple Silicon 上速度最快的本地 AI 推理引擎,专为 M 系列芯片优化,基于 Apple MLX 框架重写所有核心 kernel,纯 Metal GPU 加速,无任何 llama.cpp 回退或 Python 桥接层。相比同场景的 Ollama,吞吐量提升约 4.2 倍,首 token 时间(TTFT)可低至 0.08…
LLM 基础设施 raullenchai/Rapid-MLX Stars 3,433 Tom 2026-07-22
ultralytics/yolov3 · 上手攻略
ultralytics/yolov3 是 YOLOv3(You Only Look Once version 3)目标检测模型的 Ultralytics 官方 PyTorch 实现。原始 YOLOv3 由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 2018 年提出(arXiv:1804.02767),Ultralytics 在此基础上添加了…
LLM 基础设施 ultralytics/yolov3 Stars 10,591 Tom 2026-07-22
RunanywhereAI/runanywhere-sdks · 上手攻略
RunAnywhere 是一个端侧 AI 推理 SDK 套件,让你在 iOS、Android、Flutter、React Native 和浏览器里直接跑 LLM、VLM、语音识别(TTS/STT)和语音合成,无需联网、数据不离设备。它用同一套 API 屏蔽了各平台的底层差异:Apple 设备走 Core ML / Metal,安卓走 llama.cpp 或高…
LLM 基础设施 RunanywhereAI/runanywhere-sdks Stars 10,301 Tom 2026-07-15
bentoml/OpenLLM · 上手攻略
OpenLLM 是一个开源的 LLM 推理服务框架,让你用一条命令把任何开源大模型(Llama 3.3、Qwen2.5、Mistral、DeepSeek 等)启动为 OpenAI 兼容的 HTTP API,并自带一个 Web Chat UI。它基于 BentoML 构建,支持 Docker 部署和 BentoCloud 云端托管,适合需要自托管 LLM AP…
LLM 基础设施 bentoml/OpenLLM Stars 12,473 Jay 2026-07-15
datajuicer/data-juicer · 上手攻略
DataJuicer(简称 DJ)是一个为 foundation model 时代打造的数据操作系统,专注于将混乱的原始数据转化为 AI 可用的精炼数据。它把数据处理看成是可组合的基础设施,提供模块化的构建块来完成清洗、合成和分析,覆盖 AI 全生命周期的数据处理需求。 用大白话说:它是一个超大型数据处理工具箱,内置 200+ 算子(Operator),可以…
LLM 基础设施 datajuicer/data-juicer Stars 7,003 Jay 2026-07-14
datawhalechina/happy-llm · 上手攻略
HappyLLM 是 Datawhale 团队推出的系统性大模型学习教程,定位介于"科普"和"科研"之间,目标是授之以鱼,更授之以渔。它从 NLP 基本研究方法讲起,沿着 LLM 的思路和原理逐层深入,最终带领读者用 PyTorch 从零实现一个 LLaMA2 模型,并完成预训练、有监督微调(SFT)和 LoRA/QLoRA 高效微调的全流程。 与其姐妹项目…
LLM 基础设施 datawhalechina/happy-llm Stars 32,846 Jay 2026-07-13
vllm-project/vllm-omni · 上手攻略
vLLMOmni 是 vLLM 社区推出的全模式(omnimodality)推理框架,将 vLLM 的高性能 LLM 推理能力扩展到任意到任意的多模态模型——不只是理解图像/视频/音频,而是能同时生成多种模态的输出(文本+图像+视频+音频)。 支持的输出类型: 一句话概括:vLLM 在多模态生成领域的扩展,让研究者和企业能用生产级性能跑 OmniModali…
LLM 基础设施 vllm-project/vllm-omni Stars 6,027 Tom 2026-07-13
内容待复核
josephmisiti/awesome-machine-learning · 上手攻略
awesomemachinelearning 是机器学习领域最老牌、最全的资源列表之一,由 Joseph Misiti 维护(Stars 73,273,周增 +112)。它按编程语言分类,收录了几乎所有主流机器学习框架、库和工具,堪称 ML 领域的"黄页"。 仓库不提供代码,仅做资源导航,是发现和调研 ML 工具的首选起点。 ⚠️ 注意(2026年4月维护者…
LLM 基础设施 josephmisiti/awesome-machine-learning Stars 73,985 Jay 2026-07-10
BentoML/BentoML · 上手攻略
BentoML 是一个 Python 库,用于构建和部署 AI 模型推理服务。它将任意 AI/ML 模型的推理代码,通过几行装饰器注解,自动变成可扩展的 HTTP API,并支持 Docker 镜像打包、模型版本管理、动态批处理、多模型编排等生产级特性。 核心理念:"Build Model Inference APIs, Job queues, LLM ap…
LLM 基础设施 bentoml/BentoML Stars 8,776 Jay 2026-07-10
sgl-project/sglang · 上手攻略
SGLang 是一个高性能大语言模型(及多模态模型)推理 serving 框架,由 LMSYS 组织开发维护(Apache2.0 许可证)。它的核心定位是 vLLM 的直接竞争对手,在多项 benchmark 上展示出更高的吞吐量和更低的延迟。SGLang 底层基于 PyTorch,支持 RadixAttention(前缀缓存)、连续批处理(continuo…
LLM 基础设施 sgl-project/sglang Stars 31,657 Tom 2026-07-07
vllm-project/vllm · 上手攻略
vLLM 是一个高吞吐量、内存高效的 LLM 推理与服务引擎,最初由 UC Berkeley Sky Computing Lab 开发,现已成长为全球最活跃的开源 AI 基础设施项目之一,拥有来自 2000+ 贡献者的社区支持。 核心突破是 PagedAttention 技术——受操作系统虚拟内存分页启发,将 KV Cache 切分成小块动态管理,显著减少显…
LLM 基础设施 vllm-project/vllm Stars 88,728 Tom 2026-07-07
BerriAI/litellm · 上手攻略
LiteLLM 是一个统一调用 100+ 大模型 API 的 Python 库 + AI Gateway(代理服务器),用 OpenAI 格式作为统一接口,抹平各 provider(OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock、Azure、HuggingFace、VLLM、NVIDIA NIM 等)的 API 差异,同时提供成本追踪、虚拟 …
LLM 基础设施 BerriAI/litellm Stars 56,075 Tom 2026-07-07