Движок на TypeScript, который запускает LLM-инференс целиком в браузере с помощью WebGPU и предоставляет API, совместимый с OpenAI.
mlc-ai/mlc-llm
Компилятор машинного обучения и движок развёртывания, позволяющие запускать большие языковые модели на GPU, в браузерах и на мобильных устройствах с OpenAI-совместимыми API.
Open source альтернатива:OpenAI API
- Звёзды
- 23,261
- Форки
- 2,162
- Открытые issues
- 359
- Последний коммит
- 15 дней назад
Что это?
MLC LLM — это компилятор машинного обучения и высокопроизводительный движок инференса для больших языковых моделей. Он позволяет разработчикам собирать, оптимизировать и развёртывать модели непосредственно на широком спектре оборудования, не привязываясь к стеку одного поставщика.
Движок поддерживает GPU AMD, NVIDIA, Apple и Intel в Linux, Windows и macOS через такие бэкенды, как Vulkan, ROCm, CUDA и Metal. Он также работает в браузерах через WebGPU и WASM, на iOS и iPadOS через Metal, а на Android — через OpenCL на GPU Adreno и Mali.
MLCEngine, среда выполнения, предоставляет OpenAI-совместимый API через REST-сервер и биндинги для Python, JavaScript, iOS и Android; все они используют один и тот же компилятор и движок.
Ключевые возможности
- 01Запускает LLM на GPU NVIDIA, AMD, Apple и Intel через Vulkan, CUDA, ROCm и Metal.
- 02Запускает модели в браузерах с помощью WebGPU и WASM.
- 03Поддерживает развёртывание на iOS и Android.
- 04Предоставляет OpenAI-совместимый API через REST-сервер, Python и JavaScript.
- 05Работает на базе компилятора машинного обучения, который оптимизирует модели для каждой целевой платформы.
Сценарии использования
- Развёртывание локальной LLM на ноутбуке или рабочей станции независимо от производителя GPU.
- Запуск языковых моделей прямо на веб-странице без серверной части.
- Добавление функций на базе LLM, работающих непосредственно на устройстве, в приложения для iOS и Android.
- Замена вызовов OpenAI API собственным OpenAI-совместимым эндпоинтом.
Быстрый старт
- 1
Прочитайте официальное руководство по быстрому запуску и установке
- 2
Следуйте документации, чтобы начать работу с MLC LLM
Что важно знать
- Инструкции по установке и настройке приведены только на внешнем сайте, а не в самом README.
- Поддержка платформ зависит от оборудования. Некоторые сочетания недоступны, например Intel GPU в macOS или Apple GPU в Linux и Windows.
Темы
Частые вопросы
- Что такое mlc-llm?
- Компилятор машинного обучения и движок развёртывания, позволяющие запускать большие языковые модели на GPU, в браузерах и на мобильных устройствах с OpenAI-совместимыми API. MLC LLM — это компилятор машинного обучения и высокопроизводительный движок инференса для больших языковых моделей. Он позволяет разработчикам собирать, оптимизировать и развёртывать модели непосредственно на широком спектре оборудования, не привязываясь к стеку одного поставщика.
- mlc-llm можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mlc-llm распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mlc-llm всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mlc-llm — 6 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать mlc-llm?
- Развёртывание локальной LLM на ноутбуке или рабочей станции независимо от производителя GPU. Запуск языковых моделей прямо на веб-странице без серверной части. Добавление функций на базе LLM, работающих непосредственно на устройстве, в приложения для iOS и Android. Замена вызовов OpenAI API собственным OpenAI-совместимым эндпоинтом.
- Как установить mlc-llm?
- Прочитайте официальное руководство по быстрому запуску и установке Следуйте документации, чтобы начать работу с MLC LLM
- Где скачать mlc-llm?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/mlc-ai/mlc-llm
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Движок для инференса LLM и мультимодальных моделей на C/C++, работающий локально и в облаке на разных аппаратных платформах.
Библиотека для оптимизации глубокого обучения, упрощающая и ускоряющая распределённое обучение и инференс больших моделей.
Библиотека Python, которая запускает большие языковые модели послойно и позволяет выполнять инференс моделей класса 70B на одной GPU с 4 ГБ памяти без квантования.
SGLang — открытый фреймворк для инференса больших языковых и мультимодальных моделей, а также diffusion-моделей на GPU, TPU и CPU разных платформ.
MNN — лёгкий движок Alibaba для инференса и обучения моделей глубокого обучения на мобильных и встроенных устройствах, включая запуск LLM прямо на устройстве.