纯 C/C++ 实现的 LLM 推理引擎,可在本地或云端运行大语言模型与视觉语言模型,支持多种硬件后端。
Mesh-LLM/mesh-llm
将多台机器的 GPU 与内存汇聚成一个兼容 OpenAI 的 API,按需路由到本地或对等节点模型。
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这是什么?
Mesh LLM 将多台机器上的 GPU 和内存汇集起来,对外提供一个兼容 OpenAI 的接口,默认地址为 localhost:9337/v1。当单个节点能容纳模型时,模型在本地运行;请求也可以通过 model 字段路由到能提供该模型的对等节点;对于单机放不下的大模型,则会跨节点切分为多个层级分段执行。
节点既可以通过 Nostr 发现并加入公共 mesh,也可以用邀请令牌加入私有 mesh。节点间的流量(包括推理请求和分段模型的中间激活值)均使用 QUIC 加密。项目还提供 3131 端口的 Web 控制台、适合服务器的无界面模式,以及可直接让 Goose、OpenCode、Claude Code、Pi 等代理工具接入 mesh 的命令。
此外,项目支持不加入 mesh、以单进程方式服务单个 GGUF 模型的本地模式。实验性的 "mesh" 模型名可将一个提示词并发发送给 mesh 中的所有模型,并对返回结果进行仲裁。
核心功能
- 01在 mesh 所有节点上提供统一的 OpenAI 兼容 /v1 接口。
- 02按模型名称将请求路由到提供该模型的本地或对等节点。
- 03将单机放不下的大模型跨节点切分为多个层级分段运行。
- 04节点间通过 QUIC 进行端到端加密。
- 05支持通过邀请令牌组建私有 mesh,通过 Nostr 发现加入公共 mesh。
- 06提供 Web 控制台,并支持适用于服务器的无界面模式。
适用场景
- 将几台工作站上闲置的 GPU 汇总,运行单机无法容纳的大模型。
- 在局域网内为团队搭建共享的私有 LLM 接口。
- 让 Claude Code、OpenCode 等编程代理连接自托管的模型集群。
- 开发时以单进程方式将一个 GGUF 模型作为兼容 OpenAI 的服务运行。
快速上手
- 1
为你的操作系统运行官方安装脚本(见 README)
- 2
或在 Apple Silicon Mac 上使用 Homebrew 安装
brew install Mesh-LLM/tap/mesh-llm - 3
完成设置
mesh-llm setup - 4
加入公共 mesh 并在 9337 端口开始提供服务
mesh-llm serve --auto
使用前须知
- 原生 Windows 安装存在已知问题,README 目前建议使用预发布版本。
- "mesh" 模型的多模型并行扇出(Mixture-of-Agents)功能处于实验阶段,可能发生变化。
- 从源码构建需要多种工具链,包括 just、cmake、Rust、sccache、快速链接器和 Node.js 24。
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常见问题
- mesh-llm 是什么?
- 将多台机器的 GPU 与内存汇聚成一个兼容 OpenAI 的 API,按需路由到本地或对等节点模型。 Mesh LLM 将多台机器上的 GPU 和内存汇集起来,对外提供一个兼容 OpenAI 的接口,默认地址为 localhost:9337/v1。当单个节点能容纳模型时,模型在本地运行;请求也可以通过 model 字段路由到能提供该模型的对等节点;对于单机放不下的大模型,则会跨节点切分为多个层级分段执行。
- mesh-llm 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- mesh-llm 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- mesh-llm 还在维护吗?
- 活跃维护中。mesh-llm 最近一次提交是在 2026年11月6日。
- mesh-llm 适合用来做什么?
- 将几台工作站上闲置的 GPU 汇总,运行单机无法容纳的大模型。 在局域网内为团队搭建共享的私有 LLM 接口。 让 Claude Code、OpenCode 等编程代理连接自托管的模型集群。 开发时以单进程方式将一个 GGUF 模型作为兼容 OpenAI 的服务运行。
- mesh-llm 怎么安装和运行?
- 为你的操作系统运行官方安装脚本(见 README) 或在 Apple Silicon Mac 上使用 Homebrew 安装: brew install Mesh-LLM/tap/mesh-llm 完成设置: mesh-llm setup 加入公共 mesh 并在 9337 端口开始提供服务: mesh-llm serve --auto
- 在哪里获取 mesh-llm?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/Mesh-LLM/mesh-llm
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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