开源的 LLM 负载均衡与推理服务平台,基于 llama.cpp 在自有 CPU/GPU 集群上部署和扩展大模型。
mostlygeek/llama-swap
基于 Go 的轻量代理,在同一个 OpenAI/Anthropic 兼容接口后按需切换 llama.cpp、vLLM 等本地模型服务。
- Star
- 6,200
- Fork
- 542
- 未关闭 Issue
- 116
- 最近提交
- 昨天
这是什么?
llama-swap 可在同一台机器上运行多个本地生成式 AI 模型,并根据请求按需切换。它位于 llama.cpp 的 llama-server、vLLM、stable-diffusion.cpp、ComfyUI 等推理服务之前:请求指定模型时,启动对应服务并停止之前运行的服务。
项目以单个二进制文件发布,通过一个 YAML 配置文件管理,每个模型 ID 对应一条用于启动服务的命令。它提供 OpenAI 风格的对话、补全、embedding、音频和图像接口,以及 Anthropic 消息接口和 llama-server 专用路由。可选功能包括带playground 的 Web 界面与日志实时查看、API Key、配置档切换、基于 TTL 的自动卸载、通过 matrix 配置并发运行多个模型,以及 Docker 或 Podman 容器部署。
核心功能
- 01单个二进制文件加一个配置文件,无外部依赖。
- 02在 llama.cpp、vLLM、stable-diffusion.cpp、ComfyUI 等兼容 OpenAI 的服务之间按需切换。
- 03通过同一地址提供 OpenAI、Anthropic 及 llama-server 兼容接口。
- 04内置 Web UI,包含 playground、token 指标和手动加载/卸载功能。
- 05支持实时日志流和 Prometheus 指标。
- 06支持 API Key 访问控制,并可按 TTL 自动卸载闲置模型。
适用场景
- 在一块 GPU 上运行多个本地对话、代码和 embedding 模型,并按模型名切换。
- 为本地工具提供一个兼容 OpenAI 的入口,后端可替换为不同推理服务。
- 为小团队搭建带 API Key 和监控的共享本地推理服务。
快速上手
- 1
通过 Homebrew 安装(macOS/Linux)
brew tap mostlygeek/llama-swap - 2
安装 llama-swap 软件包
brew install llama-swap - 3
使用配置文件启动 llama-swap
llama-swap --config path/to/config.yaml --listen localhost:8080
使用前须知
- 需要自行编写 YAML 配置文件,指向你自己的模型服务器命令和模型文件。
收录于专题
标签
常见问题
- llama-swap 是什么?
- 基于 Go 的轻量代理,在同一个 OpenAI/Anthropic 兼容接口后按需切换 llama.cpp、vLLM 等本地模型服务。 llama-swap 可在同一台机器上运行多个本地生成式 AI 模型,并根据请求按需切换。它位于 llama.cpp 的 llama-server、vLLM、stable-diffusion.cpp、ComfyUI 等推理服务之前:请求指定模型时,启动对应服务并停止之前运行的服务。
- llama-swap 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- llama-swap 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- llama-swap 还在维护吗?
- 活跃维护中。llama-swap 最近一次提交是在 2026年11月6日。
- llama-swap 适合用来做什么?
- 在一块 GPU 上运行多个本地对话、代码和 embedding 模型,并按模型名切换。 为本地工具提供一个兼容 OpenAI 的入口,后端可替换为不同推理服务。 为小团队搭建带 API Key 和监控的共享本地推理服务。
- llama-swap 怎么安装和运行?
- 通过 Homebrew 安装(macOS/Linux): brew tap mostlygeek/llama-swap 安装 llama-swap 软件包: brew install llama-swap 使用配置文件启动 llama-swap: llama-swap --config path/to/config.yaml --listen localhost:8080
- 在哪里获取 llama-swap?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/mostlygeek/llama-swap
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
相关项目
用一条命令将 Llama、Qwen 等开源大模型部署为兼容 OpenAI 接口的 API 服务。
基于 Python 的大语言模型推理与服务框架,主打轻量设计、易于扩展和高速推理。
用于压缩、部署和服务大语言模型与视觉语言模型的工具包,内含 TurboMind 与 PyTorch 两种推理引擎。
基于 OpenVINO 的 C++ 推理服务器,通过 OpenAI 兼容和 KServe 接口提供生成式 AI 与经典深度学习模型服务。