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eagle-hq/EAGLE-4

推理部署 在 GitHub 打开 ↗

自适应投机解码加速库,接入 SGLang/vLLM 提升 LLM 推理吞吐

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7 天新增—
Fork40
Issue4
语言Python

项目介绍

更新于 1 天前

EAGLE-4 是一套 LLM 推理加速方案,属于投机解码(speculative decoding)路线:先用一个小草稿模型快速猜出多个 token,再让目标大模型一次性校验,猜对就直接采纳,从而在不改变输出结果的前提下提速。它配套的 eagle-harness 会根据你实际的硬件、并发批量和负载自动决定猜测的深度和草稿树形状,不用手工调参。实测在 Qwen3.8-27B 上单请求最高 3.4 倍加速,并能接入 SGLang、vLLM、TokenSpeed 等主流推理引擎,高并发下也能保持收益。适合负责 LLM 服务部署和推理性能优化的工程师,尤其是需要在有限 GPU 上压低 token 成本、提升吞吐的团队;如果你不碰推理侧,这个项目和你关系不大。

上手成本:中

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记录 7 个数据点 · 期间增长 +27

话题标签

eaglegpullm-inferencesglangspeculative-decodingtokenspeedvllm

仓库信息

LicenseOther
创建时间2026-10-20
最后推送4 天前
热度分30.0