用 Zig 编写的本地大模型推理引擎,在 Apple Silicon(Metal)和 NVIDIA(CUDA)GPU 上直接提供模型服务,无需 Python 或 MLX。
EricLBuehler/candle-vllm
基于 Rust 的本地大模型推理与服务平台,提供兼容 OpenAI 接口的 API 服务和内置 Web UI。
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这是什么?
Candle-vLLM 是一个用 Rust 编写的本地大语言模型推理与服务平台,底层基于 Candle 框架。它提供兼容 OpenAI 接口的 API 服务器,已有的 OpenAI 协议客户端只需修改地址即可调用本地部署的模型。加上 --ui-server 参数还可以同时启动类 ChatGPT 的 Web 界面。
项目关注推理服务的效率,支持连续批处理、PagedAttention 风格的 KV 缓存管理、前缀缓存、CUDA Graph 和分块预填充。支持 Linux 上的 CUDA 和 macOS 上的 Metal,模型可以来自 HuggingFace 模型 ID、本地 safetensors 目录或 GGUF 文件,并支持即时量化以及 GPTQ、AWQ、Marlin、FP8、MXFP4/NVFP4 等格式。此外还支持多卡张量并行、基于 TCP 的多节点推理,以及 MCP 和 OpenAI 风格的工具调用。
核心功能
- 01兼容 OpenAI 接口的 API 服务,支持流式输出
- 02支持连续批处理、前缀缓存和 CUDA Graph
- 03提供 TurboQuant 与 FP8 KV 缓存选项,以支持更长上下文
- 04支持多卡张量并行和基于 TCP 的多节点推理
- 05支持 GGUF、safetensors、GPTQ、AWQ、Marlin 及 FP8/FP4 等模型格式
- 06内置类 ChatGPT 的 Web 界面,并支持 MCP 工具调用
适用场景
- 在自有 GPU 服务器上部署开源大模型,并通过 OpenAI 兼容接口对外提供服务
- 在搭载 Apple Silicon 的 Mac 上借助 Metal 运行量化 GGUF 模型
- 将大模型拆分到多张 GPU 或多台机器上运行
- 让编程智能体或其他 OpenAI API 客户端连接自托管模型
快速上手
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使用一行安装脚本安装(DEB 或二进制)
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或使用 cargo 从源码构建(以 CUDA 版本为例)
cargo install --features cuda,nccl,flashinfer,cutlass --path . - 3
使用 Hugging Face 模型 ID 运行并启动内置 Web UI
candle-vllm --m Qwen/Qwen3.6-27B-FP8 --ui-server
使用前须知
- 仅支持 CUDA(Linux)和 Metal(macOS)平台。
- 多 GPU 运行时,GPU 数量必须是 2 的幂。
- 部分功能(如 FP8 模型和部分内核)依赖特定 NVIDIA GPU 架构(SM70+ 或 SM90+)。
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常见问题
- candle-vllm 是什么?
- 基于 Rust 的本地大模型推理与服务平台,提供兼容 OpenAI 接口的 API 服务和内置 Web UI。 Candle-vLLM 是一个用 Rust 编写的本地大语言模型推理与服务平台,底层基于 Candle 框架。它提供兼容 OpenAI 接口的 API 服务器,已有的 OpenAI 协议客户端只需修改地址即可调用本地部署的模型。加上 --ui-server 参数还可以同时启动类 ChatGPT 的 Web 界面。
- candle-vllm 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- candle-vllm 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- candle-vllm 还在维护吗?
- 活跃维护中。candle-vllm 最近一次提交是在 2026年10月18日。
- candle-vllm 适合用来做什么?
- 在自有 GPU 服务器上部署开源大模型,并通过 OpenAI 兼容接口对外提供服务 在搭载 Apple Silicon 的 Mac 上借助 Metal 运行量化 GGUF 模型 将大模型拆分到多张 GPU 或多台机器上运行 让编程智能体或其他 OpenAI API 客户端连接自托管模型
- candle-vllm 怎么安装和运行?
- 使用一行安装脚本安装(DEB 或二进制) 或使用 cargo 从源码构建(以 CUDA 版本为例): cargo install --features cuda,nccl,flashinfer,cutlass --path . 使用 Hugging Face 模型 ID 运行并启动内置 Web UI: candle-vllm --m Qwen/Qwen3.6-27B-FP8 --ui-server
- 在哪里获取 candle-vllm?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/EricLBuehler/candle-vllm
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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