Самый простой способ запустить открытую модель на своём компьютере: одна команда скачивает и запускает её, плюс локальный REST API и библиотеки для Python и JavaScript.
Все репозитории
Открытые модели и инференсdeepseek-ai
DeepSeek-V3
Репозиторий большой открытой модели DeepSeek-V3 со смесью экспертов: описание, результаты тестов и инструкции запуска. Показал, что открытая модель может идти вровень с закрытыми.
Кому подойдёт
Тем, у кого есть мощное железо или кто хочет изучить устройство современной MoE-модели.
Как начать
- Прочитай разделы Model Summary и Evaluation Results.
- Скачай веса из раздела Model Downloads (они выложены в FP8).
- Запусти через рекомендуемый движок из раздела How to Run Locally: SGLang, vLLM, LMDeploy или TensorRT-LLM.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+3276 сент. — 6 окт.
Ещё в категории «Открытые модели и инференс»
Главная библиотека для работы с моделями: единый код для текста, зрения, звука и мультимодальных задач, и для запуска, и для обучения. Через неё выходит большинство новых открытых моделей.
Свой чат-интерфейс в стиле ChatGPT, который подключается к Ollama и любым API, совместимым с OpenAI. Ставится одной командой Docker и работает на твоём сервере.
Движок на C/C++, который запускает языковые модели на обычном железе: ноутбуках, телефонах, серверах без видеокарты. На нём держится большая часть локального AI, включая Ollama.
Основа большинства современных нейросетей: тензоры с ускорением на GPU и автоматическое дифференцирование, с обычным питоновским кодом внутри. На нём написаны Transformers, Llama и почти все открытые модели.
Движок для быстрой раздачи моделей на видеокартах: экономно расходует память и держит много запросов одновременно. Стандартный выбор, когда модель нужно отдавать как сервис.