[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-11701":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":9,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":9,"archived":22,"fork":22,"defaultBranch":23,"hasWiki":22,"hasPages":22,"topics":9,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":24,"readmeContent":25,"aiSummary":26,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":27,"lastSyncTime":28,"discoverSource":29},11701,"fastllm","ztxz16\u002Ffastllm","ztxz16","fastllm是后端无依赖的高性能大模型推理库。同时支持张量并行推理稠密模型和混合模式推理MOE模型，任意10G以上显卡即可推理满血DeepSeek。双路9004\u002F9005服务器+单显卡部署DeepSeek满血满精度原版模型，单并发20tps；INT4量化模型单并发30tps，多并发可达60+。",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fztxz16\u002Ffastllm","C++",4759,468,58,291,0,13,33,230,39,103.51,false,"main","2026-06-12 04:00:55","# fastllm\n\n| [快速开始](#快速开始) | [部署DeepSeek](docs\u002Fdeepseek.md) | [部署Qwen3](docs\u002Fqwen3.md) | [版本日志](docs\u002Fversion.md) | [English Document](README_EN.md)\n\n# 引用说明\n\n本项目参考了许多开源项目的代码和相关文章，具体请参考 [参考代码和文章](#参考代码和文章)\n\n## 介绍\n\nfastllm是c++实现自有算子替代Pytorch的高性能全功能大模型推理库，可以推理Qwen, Llama, Phi等稠密模型，以及DeepSeek, Qwen-moe等moe模型\n- 具有优良的兼容性，支持M40, K80到5090全系列N卡，支持MI50，7900等A卡，支持天数，沐曦等国产卡，支持ThinkForce NPU推理\n- 支持任意显卡的FP8推理\n- 任意显卡只需要显存 > 10G就可以支持单卡推理满血DeepSeek R1 671B模型\n- 双路9004\u002F9005服务器 + 单显卡部署DeepSeek R1 671B - FP8原版模型，单并发速度可达20左右，部署INT4模型单并发速度可达30左右，最高并发速度可达60+\n\n部署交流QQ群：831641348\n\n**微信**\n\n- **用户交流群**（使用、部署等问题）：![用户交流群二维码](docs\u002Fwechat_group0.jpg)\n- **社区开发群**（参与贡献与开发讨论）：![社区开发群二维码](docs\u002Fdevelop-group.png)\n\n## 新功能速览\n\n- Fastllm目前支持DeepSeek-V4模型了\n- Fastllm目前支持导出通用动态量化模型了！参考[动态量化说明](docs\u002Fdtype_config.md)\n- Fastllm目前可以支持部分GGUF模型的读取了！需要注意，目前需要使用`--ori`参数指定源模型配置文件夹，请阅读 [使用指南](#使用指南)\n\n## 亮点功能\n\n- 🚀 安装使用简单方便，一条命令就能成功安装，一条命令就能成功运行。\n- 🚀 支持CPU + GPU混合推理MOE大参数模型（单显卡即可推理DEEPSEEK 671B）。\n- 🚀 使用C++实现自有底层算子，不依赖PyTorch。\n- 🚀 兼容性好，PIP安装支持可以支持到P100、MI50等老卡，源码安装支持更多设备。\n- 🚀 支持多卡张量并行推理，支持3、5、7等奇数张卡。\n- 🚀 支持GPU + CPU混合张量并行推理\n- 🚀 支持CPU和显卡实现FP8运算，老设备也可以运行\n- 🚀 支持多CPU加速，且只占用1份内存\n- 🚀 支持ROCM，AMD GPU；支持天数，沐曦，燧原；支持华为昇腾。\n- 🚀 支持动态Batch，流式输出；前后端分离设计，可跨平台移植，可在安卓上直接编译。\n- 🚀 支持Python[自定义模型结构](docs\u002Fcustom.md)\n\n## 快速开始\n\n### 安装\n\n- `pip`安装支持`Nvidia GPU`和`AMD GPU`，其余`GPU`请使用[源码安装](#源码安装)\n- `pip`安装速度慢时，可使用镜像加速\n\n```\npip config set global.index-url https:\u002F\u002Fmirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fpypi\u002Fweb\u002Fsimple\n```\n\n#### Linux系统 + Nvidia GPU:\n\n```\npip install ftllm -U\n```\n\n#### Linux系统 + AMD GPU:\n\n由于目前PyPI限制库大小，安装包中不含ROCM依赖，安装ftllm之前建议先手动安装ROCM 6.3.3 (若已安装ROCM可跳过)\n```\nwget wget https:\u002F\u002Frepo.radeon.com\u002Famdgpu-install\u002F6.3.3\u002Fubuntu\u002Fjammy\u002Famdgpu-install_6.3.60303-1_all.deb\napt install .\u002Famdgpu-install_6.3.60303-1_all.deb -y\namdgpu-install --usecase=hiplibsdk,rocm,dkms -y\n```\n\n然后用pip安装，命令如下：\n\n```\npip install ftllm-rocm -U\n```\n\n#### Windows系统 （仅支持Nvidia GPU）:\n\n第一次安装前需要安装依赖库:\n\n```\npip install https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Fmodels\u002Fhuangyuyang\u002Ffastllmdepend-windows\u002Fresolve\u002Fmaster\u002Fftllmdepend-0.0.0.2-py3-none-win_amd64.whl\n```\n\n然后用pip安装，命令如下：\n\n```\npip install ftllm -U\n```\n\n- Hint\n\nConda下安装有时候会出现环境错误，如果出现可以尝试在Conda外或使用venv等虚拟环境尝试\n\n（若使用时报错，可参考[ftllm报错](docs\u002Ffaq.md#ftllm加载报错) )\n\n### 运行demo程序\n\n可以运行一个较小模型测试安装是否成功, 以Qwen\u002FQwen3-0.6B模型为例\n\n#### 命令行聊天：\n\n```\nftllm run Qwen\u002FQwen3-0.6B\n```\n\n#### WebUI:\n\n```\nftllm webui Qwen\u002FQwen3-0.6B\n```\n\n#### API Server (OpenAI 风格):\n\n```\nftllm server Qwen\u002FQwen3-0.6B\n```\n\n## 使用指南\n\n### 1. 如何启动模型\n\n基本的启动命令格式如下：\n\n```\nftllm run Qwen\u002FQwen3-0.6B # 启动本地对话\nftllm webui Qwen\u002FQwen3-0.6B # 启动WebUI\nftllm server Qwen\u002FQwen3-0.6B # 启动API Server\n```\n\n根据你需要开启的服务，选择相应的命令。以 `server` 命令为例，格式如下：\n\n```\nftllm server model\n```\n\n这里的`model`可以是:\n\n- Huggingface上的模型，例如 `Qwen\u002FQwen3-0.6B` 代表 [千问3-0.6B模型](https:\u002F\u002Fhf-mirror.com\u002FQwen\u002FQwen3-0.6B)\n- 本地模型路径。例如`\u002Fmnt\u002FQwen3-0.6B`，高速下载模型可以参考 [模型下载](#模型下载)\n\n无论是在线模型还是本地模型，目前支持以下几种格式 （均以在线模型举例，可以在Huggingface上搜到对应模型）:\n\n- `FP16`, `BF16`格式的原始模型，例如`Qwen\u002FQwen3-0.6B`\n- `FP8`格式的模型，例如`Qwen\u002FQwen3-0.6B-FP8`\n- `AWQ`格式的模型，例如`Qwen\u002FQwen3-14B-AWQ`\n- `Fastllm`格式的模型，例如`fastllm\u002FDeepSeek-V3-0324-INT4`。也可以下载原始模型后通过 [模型导出](#模型导出) 中的命令导出\n- `GGUF` 格式的模型，需要用`--ori`参数指定原始模型路径，例如\n\n``` sh\nftllm server DeepSeek-V3-0324-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf --ori DeepSeek-V3\n```\n\n这里的`DeepSeek-V3`是原始模型文件夹，无需下载权重文件，可以参考如下命令下载：\n\n``` sh\nftllm download deepseek-ai\u002FDeepSeek-V3 --exclude \"*safetensors*\"\n```\n\n\n如果您是第一次使用ftllm，建议直接使用基本的启动命令启动，所有的参数都会自动设置。如果您希望继续调参，请参照下面的参数设置说明\n\n### 2. 如何设定推理精度\n\n当启动的模型为浮点精度时（`BF16`, `FP16`, `FP8`）时，可以通过以下参数来设置模型的推理精度：\n\n- `--dtype`:\n  - **描述**: 指定模型的数据类型。\n  - **可选值**: `int4g` `int4` `int8` `fp8` `float16` 或其他支持的数据类型。\n  - **示例**: `--dtype int4`\n\n- `--moe_dtype`:\n  - **描述**: 指定模型MOE层的数据类型。\n  - **可选值**: `int4g` `int4` `int8` `fp8` `float16` 或其他支持的数据类型。\n  - **示例**: `--moe_dtype int4`\n  - **说明**: 如果指定的模型不是`moe`结构的模型，这个参数不会生效\n\n命令示例：\n\n```\nftllm server Qwen\u002FQwen3-0.6B --dtype int8 \n# 上面的命令会读取原始模型（这个模型是BF16精度），并在线量化为INT8精度推理\n\nftllm server deepseek-ai\u002FDeepSeek-V3-0324 --dtype fp8 --moe_dtype int4\n# 上面的命令会读取原始模型（这个模型是FP8精度），并使用FP8 + INT4的混合精度推理\n```\n\n- `--dtype_config`:\n  - **描述**: 指定动态量化配置文件。\n  - **说明**: 参考[动态量化说明](docs\u002Fdtype_config.md)\n\n若不设定这些参数，ftllm会使用模型中设定的精度来进行推理\n\n若使用的模型已经是量化好的模型（例如AWQ模型，Fastllm导出的量化模型等），建议不指定这些参数\n\n### 3. 如何设定运行设备\n\n可以通过以下参数来设定执行推理的设备\n\n- `--device`:\n  - **描述**: 指定模型运行的计算设备。\n  - **示例**: `--device cpu`, `--device cuda`\n  - **常用值说明**: \n    - `cpu` 使用`cpu`推理\n    - `cuda` 使用`gpu`推理 \n    - `numa` 使用多路`numa`节点加速推理，在多CPU的机器才会有提升。使用numa加速时，强烈建议关闭系统numa平衡。（ubuntu中可使用命令`sudo sysctl -w kernel.numa_balancing=0`)\n    - `multicuda` 使用多设备张量并行推理\n      - **使用多显卡**: `--device multicuda:0,1`\n      - **使用多显卡+CPU**: `--device multicuda:0,cpu`\n      - **按比例使用多显卡+CPU**: `--device multicuda:0:4,1:5,cpu:1` \n      (`cuda:0`计算4\u002F10, `cuda:1`计算5\u002F10, `cpu`计算1\u002F10)\n  - **串行计算**: 一些场景下可以指定不同的device串行执行。例如\n    - `--device \"{'cuda:0':3,'cuda:1':2}\"`: 这样`3\u002F5`的层会运行在`cuda:0`上，`2\u002F5`的层会运行在`cuda:1`上\n    - `--device \"{'multicuda:0,1':3,'cuda:1':2}\"`: 这样`3\u002F5`的层会使用`cuda:0`,`cuda:1`张量并行，`2\u002F5`的层仅仅运行在`cuda:1`上\n    - **简写**: `--device cudapp=N` 表示N卡均匀串行，例如 `--device cudapp=4` 等价于 `--device \"{'cuda:0':1,'cuda:1':1,'cuda:2':1,'cuda:3':1}\"`\n    - **简写**: `--device cudapp=1:2:3` 表示三卡按1:2:3比例串行，等价于 `--device \"{'cuda:0':1,'cuda:1':2,'cuda:2':3}\"`\n\n- `--moe_device`:\n  - **描述**: 指定 MOE（Mixture of Experts）层的计算设备。\n  - **示例**: `--moe_device cpu`, `--moe_device numa`\n  - **常用值说明**: \n    - `cpu` 使用`cpu`推理\n    - `numa` 使用多路`numa`节点加速推理，在多CPU的机器才会有提升\n    - `cuda` 使用`gpu`推理 （MOE层需要大量显存，一般不建议指定为`cuda`）\n  - **说明**: 一般和device指定为不同的设备实现混合推理，例如\n  `--device cuda --moe_device cpu`来实现MOE模型的单卡+CPU混合推理。\n   `--device cuda --moe_device numa` 来实现MOE模型的单卡+多NUMA节点加速推理\n   如果指定的模型不是`moe`结构的模型，这个参数不会生效\n\n若不设定这些参数，会使用默认配置来推理，默认配置如下：\n\n| 模型类型 | device | moe_device |\n|-------:|--------|------------:|\n| 稠密模型 | cuda   |   不生效    |\n| MOE模型  | cuda   |   cpu    |\n\n如果只设置了device没设置moe_device，则moe_device会跟随device\n\n对于发烧友而言，如果想更进一步榨干硬件，可以参考 [混合推理指南](docs\u002Fmixforward.md)\n\n### 4. 如何设定运行参数\n\n可以通过下列参数设置运行参数。\n\n需要注意的是，速度和参数设置并不一定正相关，如果对性能要求高，可以多方向尝试一下\n\n- `-t` 或 `--threads`:\n  - **描述**: 设置使用的CPU线程数。\n    - 当`device`为`cpu`时，这个参数决定了推理使用的线程数\n    - 当`device`为`numa`时，推理线程数主要由环境变量`FASTLLM_NUMA_THREADS`决定，`threads`参数请设得小一点（推荐设为1）\n  - **示例**: `-t 27`\n\n例如我们在多CPU设备上用GPU + 多CPU混合部署一个`MOE`模型`fastllm\u002FDeepSeek-V3-0324-INT4`，可以尝试这些命令：\n\n``` bash\nexport FASTLLM_NUMA_THREADS=27 && ftllm server fastllm\u002FDeepSeek-V3-0324-INT4 --device cuda --moe_device numa -t 1 \n# 使用多numa推理，每个numa节点使用27个线程\n\nexport FASTLLM_NUMA_THREADS=16 && ftllm server fastllm\u002FDeepSeek-V3-0324-INT4 --device cuda --moe_device numa -t 1 \n# 使用多numa推理，每个numa节点使用16个线程\n\nnumactl -C 0-31 -m 0 ftllm server fastllm\u002FDeepSeek-V3-0324-INT4 --device cuda --moe_device cpu -t 27 \n# 绑定单numa节点，使用CPU推理，使用27线程\n```\n\n不同硬件上，不同参数发挥出的性能有很大不同。一般而言，CPU上使用的线程数不建议超过物理核数\n\n\n### 5. 其它参数\n\n- `--moe_experts`:\n  - **描述**: 指定 MOE（Mixture of Experts）层使用的专家数。不设定则根据模型配置设定。减少专家数可以提高推理速度，但可能降低推理准确度\n  - **示例**: `--moe_experts 6`\n\n- `--cuda_se`:\n  - **描述**: 指定 MOE中的共享专家 是否在cuda上执行，默认为true\n  - **示例**: `--cuda_se false`\n\n- `--cuda_slab`:\n  - **描述**: 设置 CUDA 模型权重 slab 分配块大小，单位 MB。默认 `0` 表示关闭。将大量 MOE 专家权重放在 CUDA 上时，可用它减少小权重分别 `cudaMalloc` 带来的显存页对齐和碎片开销。\n  - **示例**: `--cuda_slab 1024`\n\n- `--port`:\n  - **描述**: 指定服务运行的端口号。\n  - **示例**: `--port 8080`\n\n- `--help`:\n  - **描述**: 查看模块参数详细信息。\n  - **示例**: `ftllm server --help`\n\n- `--version` 或 `-v`:\n  - **描述**: 查看ftllm版本号。\n  - **示例**: `ftllm -v`\n\n- `--hide_input`:\n  - **描述**: server模式隐藏日志中的请求信息。\n  - **示例**: `ftllm server --hide_input`\n \n- `--api_key`:\n  - **描述**: server模式设定api_key。\n  - **示例**: `ftllm server --api_key xxxxxxxx` \n \n- `--max_token`:\n  - **描述**: webui模式指定最大输出。\n  - **示例**: `ftllm webui --max_token`\n \n- `--think`:\n  - **描述**: 强制思考。\n  - **示例**: `ftllm webui --think`\n\n- `--cache_dir`:\n  - **描述**: 指定在线Huggingface模型的缓存目录\n  - **示例**: `ftllm --cache_dir \u002Fmnt`\n\n- `--chat_template`:\n  - **描述**: 指定chat_template文件\n  - **示例**: `ftllm --chat_template deepseekv31.jinja`\n\n## 工具调用\n\n目前以下模型支持工具调用：\n\n- GLM4.5, GLM4.5-AIR\n- Qwen3-Instruct系列\n- Qwen3-Coder系列\n- Kimi-K2\n- DeepSeekV3.1, 需要指定chat_template, 文件位于本项目`example\u002Fchat_template\u002Fdeepseekv31.jinja`\n\n## 模型获取\n\n### 模型下载\n\n可以使用如下命令将模型下载到本地（使用高速镜像，无需科学上网）\n\n```\nftllm download deepseek-ai\u002FDeepSeek-R1\n```\n\n\n### 模型导出\n\n如果使用量化加载模型（如`--dtype int4`），那么每次读取模型时会在线量化，读取速度较慢。\n\nftllm export 是一个用于导出和转换模型权重的工具。它支持将模型权重转换为不同的数据类型。以下是如何使用 ftllm export 的详细说明。\n\n#### 命令格式\n\n``` sh\nftllm export \u003C模型路径> -o \u003C输出路径> --dtype \u003C数据类型> -t \u003C线程数>\n```\n\n#### 示例命令\n\n``` sh\nftllm export \u002Fmnt\u002FDeepSeek-V3 -o \u002Fmnt\u002FDeepSeek-V3-INT4 --dtype int4 -t 16\n```\n\n#### 混合精度\n\n可以通过指定`--moe_dtype`来实现混合精度，例如\n\n``` sh\nftllm export \u002Fmnt\u002FDeepSeek-V3 -o \u002Fmnt\u002FDeepSeek-V3-FP16INT4 --dtype float16 --moe_dtype int4 -t 16\n```\n\n#### 加载导出后的模型\n\n导出后的模型使用方法和原始模型类似，使用导出模型时`--dtype`参数将被忽略\n\n例如\n\n``` sh\nftllm run \u002Fmnt\u002FDeepSeek-V3-INT4\u002F\n```\n\n### 支持的模型\n\n如果需要运行更多早期的模型，请参考[支持模型列表](docs\u002Fmodels.md)\n\n### 源码安装\n\n若pip安装失败或有其它特殊需求，可以用源码编译安装\n源码安装后如果需要卸载，方法和PIP安装一样\n```\npip uninstall ftllm\n```\n\n建议使用cmake编译，需要提前安装gcc，g++ (建议9.4以上), make, cmake (建议3.23以上)\n\n需要安装numa库，在Ubuntu下的安装命令一般使用：\n\n```\napt-get install libnuma-dev\n```\n\n如果编译出错，建议使用AI工具帮忙安装环境\n\nGPU编译需要提前安装好CUDA编译环境，建议使用尽可能新的CUDA版本，并安装NCCL包\n\n使用如下命令编译\n\n``` sh\nbash install.sh -DUSE_CUDA=ON -D CMAKE_CUDA_COMPILER=$(which nvcc) # 编译GPU版本\n# bash install.sh -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ARCH=89 -D CMAKE_CUDA_COMPILER=$(which nvcc) # 可以指定CUDA架构，如4090使用89架构\n# bash install.sh # 仅编译CPU版本\n```\n\n##### 其他平台编译\n\n其他不同平台的编译可参考文档\n\n[TFACC平台](docs\u002Ftfacc.md)  \n[ROCm平台](docs\u002Frocm.md)\n\n编译中遇到问题可参考 [FAQ文档](docs\u002Ffaq.md)\n\n## 参考代码和文章\n\n### 大量NN底层算子的实现思路\n\n[pytorch](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpytorch\u002Fpytorch)\n\n### 大量LLM具体的模型实现\n\n[transfomers](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Ftransformers)\n\n### GGML中的一些量化方法、以及计算Kernel\n\n[llama.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggml-org\u002Fllama.cpp)\n\n[ik_llama.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fikawrakow\u002Fik_llama.cpp)\n\n### FlashInfer中的一些库，主要是Attention, MLA等部分\n\n[flashInfer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflashinfer-ai\u002Fflashinfer)\n\n### MOE算子线程不平衡时动态调度的思路\n\n[KTransformers 0.3 思路介绍](https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F1900318746402329329)\n\n[KT中关于线程调度的相关代码](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkvcache-ai\u002Fktransformers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fcsrc\u002Fktransformers_ext\u002Fcpu_backend\u002Fbackend.cpp)\n\n### 基于numa改进的MOE动态调度算子\n\n[lvllm中的实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguqiong96\u002FLvllm\u002Fblob\u002Fmain\u002Fcsrc\u002Flk\u002Fmoe.cpp)\n\n### Function call解析相关的代码\n\n[vllm中的实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvllm-project\u002Fvllm\u002Ftree\u002Fmain\u002Fvllm\u002Fentrypoints\u002Fopenai\u002Ftool_parsers)\n\n### json的构造和解析\n\n[json11](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdropbox\u002Fjson11)\n\n感谢大佬对开源社区的贡献！如发现未标明的引用代码可在issue中提出\n","fastllm是一个高性能的大模型推理库，采用C++实现自有算子，不依赖PyTorch。它支持张量并行推理稠密模型和混合模式推理MOE模型，能够在任意10G以上显存的显卡上运行满精度DeepSeek等大型模型。其核心功能包括支持多种硬件平台（如NVIDIA、AMD GPU及国产GPU\u002FNPU），支持FP8推理，以及多卡张量并行和CPU+GPU混合推理。此外，fastllm还提供了简便的安装与使用流程，只需一条命令即可完成部署，并且支持动态Batch处理和前后端分离设计，便于跨平台移植。该项目适用于需要在有限硬件资源下高效执行大规模语言模型推理的各种场景，如企业级AI服务、研究机构和个人开发者环境。",2,"2026-06-11 03:32:21","trending"]