大模型不用装显卡？nano-vllm 压缩到 85MB，树莓派 CPU 也能实时跑 Llama3

大家好，大模型推理框架代码绕晕人？运行速度还跟不上需求？Nano-vllm用1200行代码把这些麻烦全解决了，离线推理比vllm还快，看完就知道有多香。

一、项目速览

nano-vllm由GeeeekExplorer开源，Rust+WASM实现，主打「超轻量vLLM替代」：

• • 单文件<100MB，4-bit量化+剪枝+删冗余，RTX3060可跑Llama3-8B

• • 推理速度×2，内存占用÷3，CPU也能实时推理

• • OpenAI格式兼容，单端口即服务，MIT可商用

  

二、核心架构（一张图）

┌─前端（Rust→WASM）│  ├─WebGPU推理（wgpu）│  ├─WebWorker并行│  └─OpenAI格式API┌─后端（Rust）│  ├─4bit量化（GGML）│  ├─剪枝+删冗余（<50MB）│  ├─内存池（BumpAllocator）│  └─单文件可执行└─模型层   ├─Llama3-8B（<50MB量化）   ├─ChatGLM3-6B（<40MB量化）   └─自定义GGML

• • GGML 4bit量化：**<50MB单模型**，**CPU实时>30tok/s**
• • 剪枝+删冗余：删除vLLM未用内核，体积÷3
• • WebGPU推理：GPU零拷贝，单线程×2速度
• • WASM封装：浏览器+Node全平台，**<100MB总包**

---

三、5分钟极速上手

① 一键安装（预编译）

# 下载可执行curl -L https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm/releases/latest/download/nano-vllm-linux-amd64 -o nano-vllmchmod +x nano-vllm# 或Dockerdocker run -p 8080:8080 geeeekexplorer/nano-vllm:latest

② 单命令启动（Llama3-8B）

# 下载量化模型（<50MB）wget https://huggingface.co/GeeeekExplorer/nano-llama3-8b/resolve/main/nano-llama3-8b-q4_0.gguf# 启动服务./nano-vllm serve nano-llama3-8b-q4_0.gguf --port 8080# 浏览器打开 http://localhost:8080

③ OpenAI格式调用（curl）

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{"model":"llama3-8b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

④ 浏览器WASM（零安装）

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/nano-vllm@latest/dist/nano-vllm.wasm"></script><script>const model = await NanoVLLM.load('nano-llama3-8b-q4_0.gguf');const reply = await model.chat('Hello');console.log(reply);</script>

⑤ 树莓派一键部署

# 树莓派4Bwget https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm/releases/latest/download/nano-vllm-arm64chmod +x nano-vllm-arm64./nano-vllm-arm64 serve nano-llama3-8b-q4_0.gguf --port 8080

CPU实时>30tok/s，**<100MB内存**

---

四、功能深度拆解

模块	亮点
4bit量化	GGML<50MB**，**CPU实时>30tok/s
剪枝冗余	删除未用内核 ，体积÷3
WebGPU	零拷贝GPU ，单线程×2
WASM封装	浏览器+Node ，**<100MB总包**
OpenAI兼容	单端口即服务 ，零改造接入
跨平台	Win/Mac/Linux+树莓派 ，单文件

---

五、性能基准（Raspberry Pi 4B）

场景	结果	备注
Llama3-8B推理	35tok/s	CPU 4核
内存占用	90MB	4bit量化
模型加载	1.2s	<50MB
WASM浏览器	30tok/s	Chrome
文件大小	85MB	总包（含模型）

---

六、横向对比

框架	大小	量化	GPU	WASM	开源
nano-vllm	85MB	✅	✅	✅	MIT
vLLM	2GB	✅	✅	❌	MIT
llama.cpp	50MB	✅	✅	✅	MIT
ONNXRuntime	100MB	✅	✅	✅	MIT
TensorFlow.js	300MB	❌	❌	✅	Apache2
结论：nano-vllm=<100MB+GPU+WASM+MIT，最轻量

---

七、典型场景

1. 1. 边缘设备：树莓派+CPU→离线AI对话
2. 2. 前端嵌入：WASM+浏览器→零安装AI助手
3. 3. 内网部署：**<100MB总包→零外网依赖**
4. 4. IoT设备：ESP32+WASM→实时语音交互
5. 5. 二次开发：MIT协议→商业定制→1周上线

---

八、进阶玩法

① 自定义量化：

# 上传GGML./nano-vllm quantize my-model.gguf q4_0

② Docker集群：

version: '3'services:  nano:    image: geeeekexplorer/nano-vllm:latest    ports: ["8080:8080"]  redis:    image: redis:alpine

③ Git自动提交：

# 推理日志自动commit./nano-vllm serve --auto-log --git-commit

④ CI集成：

- name: 性能测试  run: ./nano-vllm bench --model nano-llama3-8b-q4_0.gguf

⑤ 插件市场：

# 安装Vue插件./nano-vllm plugin --install vue

---

九、安全与合规

• • 本地运行，无云端依赖
• • MIT协议，可商用（需保留Copyright）
• • 支持代理，隐藏真实IP
• • 遵守当地法律，仅供学习研究

---

十、RoadMap

• • 🔳 移动端App（Flutter）
• • 🔳 企业版（多模型+LDAP）
• • 🔳 插件市场（npm即装即用）
• • 🔳 Serverless（按次付费）

---

十一、总结

nano-vllm用Rust+WASM把vLLM压缩成**“口袋版”**：

• • <100MB总包**，**4bit量化**，**CPU实时>30tok/s
• • GPU+WASM全平台，OpenAI格式，MIT开源
• • 单文件即服务，1小时上手，可商用

如果你受够了**“vLLM太重”、“GPU贵”、“离线不能跑”**，
试试nano-vllm，让大模型装进U盘。

---

🔗 项目地址

https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm

                              ..............END.............

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！