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推理部署 在 GitHub 打开 ↗

从 SSD 流式加载 MoE 专家,让本地机器跑得动超大模型

Star319
24h 新增+11
7 天新增—
Fork51
Issue15
语言C++

项目介绍

更新于 1 天前

InferSSD 是一个基于 llama.cpp 的本地推理引擎,核心思路是把 MoE 模型的专家权重放在 SSD 上按需流式加载,而不是全部塞进内存或显存,因此能在内存远小于模型体积的机器上跑超大模型。它直接使用标准 GGUF 文件,自带浏览器聊天界面和 OpenAI 兼容 API,目前已支持 DeepSeek-V4.1-Flash-1017(763B 总参数、8-16B 激活)、Muse-Spark-Open(816B)和 Qwen3.6-35B-A3B 等模型。官方测试显示,在 RTX 5090 上预填充速度可达 llama.cpp 的 20 倍以上,MacBook Pro 上也有 3-5 倍提升。适合想在单机上本地跑 DeepSeek、Qwen 系列大 MoE 模型的算法工程师、推理平台开发者,以及没有多卡集群但想体验超大模型的研究者;如果你只用 API 调用云端模型,这个项目和你关系不大。

上手成本:中

Star 趋势

记录 6 个数据点 · 期间增长 +54

话题标签

apple-siliconcudaggufinferencellama-cppllmmetalmixture-of-expertsssd

仓库信息

LicenseApache-2.0
创建时间2026-10-22
最后推送33 分钟前
热度分46.0