让 1GB 古董显卡和 CPU 也能高效跑本地 LLM 的推理引擎
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Fork32
Issue11
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
Kindi 是一个专为低端显卡和 CPU 打造的 LLM 推理引擎,可以理解为 llama.cpp 的「老硬件特化版」。它主打让 1 GB 显存的古董 Quadro K420、GTX 1080、RTX 3080、AMD Radeon 780M 核显乃至纯 CPU 都能跑起 Prism ML 的 Ternary-Bonsai-2 系列三值权重模型(2B 到 27B),也实验性支持 Nemotron 3.5 Bolt E4B,并提供 OpenAI 兼容的服务接口,可直接接入各类聊天客户端、脚本和 AI 编程 Agent。它的实际价值在于榨干被遗忘的硬件:在 K420 上比 llama.cpp 快约 13 倍,CPU 上也快 1.6 到 2.7 倍,prompt cache 对多轮 Agent 场景的提速尤其明显(同一份 9,400 token 文档的第三个问题,0.42 秒对 3.10 秒),且默认输出与 llama.cpp 逐 token 一致。适合手里有闲置旧显卡、想在本地低成本跑小模型做实验的算法和平台工程师;如果你只用云端大模型或高端显卡,这项目和你关系不大。
上手成本:中
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amdamperebitnetcudakeplerllm-inferencelocal-llmlow-cost-gpumaxwellopenai-compatiblepascalquadrorocmtensor-parallelismternary
仓库信息
| License | AGPL-3.0 |
| 创建时间 | 2026-10-20 |
| 最后推送 | 7 小时前 |
| 热度分 | 25.0 |