distributed-llama：将家庭设备连接成强大集群，加速语言模型推理

distributed-llama：将家庭设备连接成强大集群，加速语言模型推理

distributed-llama Tensor parallelism is all you need. Run LLMs on an AI cluster at home using any device. Distribute the workload, divide RAM usage, and increase inference speed. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributed-llama

项目介绍

distributed-llama 是一个开源项目，旨在将家庭设备连接成一个强大的集群，通过利用张量并行性和高速以太网同步，加速大型语言模型（LLM）的推理。这个项目支持 Linux、macOS 和 Windows 系统，并针对 ARM 和 x86_64 AVX2 CPU 进行了优化。通过将多个设备联合起来，用户可以显著提升推理性能，实现更快的处理速度。

项目技术分析

从技术角度来看，distributed-llama 利用了一种称为张量并行性的技术，它可以将模型拆分成多个部分，并在多个节点上同时处理。这种拆分和并行处理大大降低了单个节点的资源需求，使得普通家庭设备也能参与到高性能计算中。此外，项目还提供了模型转换工具，支持将主流的 Llama 模型转换为可以在分布式环境中运行的格式。

项目架构上，分为两个主要部分：根节点和工作者节点。根节点负责加载模型和权重，并负责将数据和计算任务分发给工作者节点，同时同步神经网络的状

distributed-llama Tensor parallelism is all you need. Run LLMs on an AI cluster at home using any device. Distribute the workload, divide RAM usage, and increase inference speed. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distributed-llama