@QingQ77: 纯 Swift 写的 Apple Silicon LLM 推理服务器,不用 Python,低内存 Mac 也能跑大模型。 https://github.com/SharpAI/SwiftLM SwiftLM 是个 Swift 原生的推理服…

X AI KOLs Timeline 工具

摘要

SwiftLM is a Swift-native LLM inference server for Apple Silicon that runs large models without Python, using SSD streaming to load MoE weights and enabling 122B models on 64 GB Macs.

纯 Swift 写的 Apple Silicon LLM 推理服务器,不用 Python,低内存 Mac 也能跑大模型。 https://github.com/SharpAI/SwiftLM SwiftLM 是个 Swift 原生的推理服务器,直接对接 OpenAI API,不需要 Python 环境。它用 SSD 流式加载技术把 MoE 模型的权重从 NVMe 读取到 GPU,122B 的模型在 64 GB Mac 上只要约 10
查看原文

相似文章

New MLX LM Server From Apple

Reddit r/LocalLLaMA

Apple MLX 团队推出 MLX LM Server,一个在 Mac 上完全本地运行 AI 智能体工作流的工具,支持连续批处理、分布式推理和 M5 神经加速,无需云端或 API 密钥。

@cevenif: 用苹果电脑跑本地大模型的朋友,有个工具值得盯上——Rapid-MLX。它在 M 系列芯片上的推理速度比 Ollama 快 2 到 4 倍,因为它是直接基于苹果的 MLX 框架开发的,对芯片架构的压榨更彻底。 几个关键点: KV 缓存裁剪加…

X AI KOLs Timeline

Rapid-MLX 是一个针对苹果 M 系列芯片优化的本地大模型推理工具,基于 MLX 框架开发,推理速度比 Ollama 快 2 到 4 倍,支持多种模型、工具调用及 OpenAI API 兼容接口。

@NFTCPS: 4GB显存跑70B大模型?这事儿真成了! AirLLM玩了个骚操作——分层推理,不一次性把模型怼进显存,而是一层层加载、算完就扔,硬生生把巨无霸塞进小破卡。 最骚的是:100%开源,白嫖警告 https://github.com/0xSo…

X AI KOLs Timeline

AirLLM 是一个完全开源的工具,通过分层推理技术(逐层加载并立即释放显存),使得 70B 大语言模型可在仅 4GB 显存的 GPU 上运行,无需量化、蒸馏或剪枝,并已支持 Llama3.1 405B 在 8GB 显存上运行。