vLLM
- GitHub链接：https://github.com/vLLM/vllm
- 优势：利用CPU的向量化指令集实现推理加速，适合在没有强大GPU资源的场景下使用。
- 选择建议：如果你主要使用CPU进行推理，或者希望在不依赖GPU的情况下获得较好的性能，vLLM是一个不错的选择。
fastLLM
- GitHub链接：抱歉，目前无法提供fastLLM的GitHub链接，因为它可能是一个非公开项目或者是一个特定组织内部使用的工具。
- 优势：基于GPU加速，能够显著提升推理速度，适合处理大规模数据集和高性能需求的应用。
- 选择建议：如果你拥有支持CUDA的GPU，并且需要处理大量数据或追求高性能，请尝试寻找类似的GPU加速LLM推理工具。
TensorRT-LLM
- GitHub链接：GitHub - NVIDIA/TensorRT-LLM: TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that execute those TensorRT engines.
- 优势：提供易于使用的Python API，类似PyTorch，同时支持分布式推理，可加速大规模模型的推理过程。
- 选择建议：如果你熟悉Python和PyTorch，并且需要处理分布式推理的场景，TensorRT-LLM是一个值得考虑的选择。
FasterTransformer
- GitHub链接：GitHub - NVIDIA/FasterTransformer: Transformer related optimization, including BERT, GPT
- 优势：由NVIDIA开发，高度优化，支持多种Transformer模型，适用于需要极致性能的场景。
- 选择建议：如果你正在使用NVIDIA的GPU，并且追求极致的推理性能，FasterTransformer是一个值得尝试的工具。
LM Studio
- 链接：LM Studio - Discover, download, and run local LLMs。
- 优势：用户友好，支持多种开源大型语言模型，可以在本地计算机上轻松安装和使用。
- 选择建议：如果你希望在不依赖云服务的情况下轻松使用大型语言模型，并且希望保持数据的隐私性，请查找官方渠道以获取更多关于LM Studio的信息。
Ollama
- GitHub链接：GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3, Mistral, Gemma, and other large language models.
- 优势：支持多种大型语言模型，提供强大的框架来管理LLMs的推理过程，同时提供自定义和创建模型的功能。
- 选择建议：如果你需要管理多个大型语言模型，并且希望拥有更多自定义和扩展的能力，Ollama是一个值得考虑的选择。
Ollama web版本open-webui
GitHub链接：
GitHub - open-webui/open-webui: User-friendly WebUI for LLMs (Formerly Ollama WebUI)
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