Bereitstellung und Austausch von LLMs ohne Neustart.
Seit langem hatte llama.cpp eine eklatante Einschränkung:
Man konnte nur ein Modell pro Prozess bereitstellen, und ein Wechsel erforderte einen Neustart.
Dienen Sie Open-Modelle schnell mit SGLang.
SGLang ist ein leistungsfähiges Bereitstellungsframework für große Sprachmodelle und multimodale Modelle, das entwickelt wurde, um Inferenz mit geringer Latenz und hohem Durchsatz von einzelnen GPUs bis hin zu verteilten Clustern zu ermöglichen.
Lokale LLMs ohne Änderung der Clients austauschen.
Bald jonglieren Sie mit vLLM, llama.cpp und mehr – jeder Stack auf einem eigenen Port. Alles nachgeschaltete System erwartet dennoch eine einzige /v1-Basis-URL; andernfalls sortieren Sie ständig Ports, Profile und Einmal-Skripte neu. llama-swap ist der /v1-Proxy vor diesen Stacks.
Installation, Konfiguration und Nutzung von OpenCode
Ich komme immer wieder zu llama.cpp für die lokale Inferenz zurück – es gibt Ihnen Kontrolle, die Ollama und andere abstrahieren, und es funktioniert einfach. Das interaktive Ausführen von GGUF-Modellen mit llama-cli oder das Bereitstellen einer OpenAI-kompatiblen HTTP-API mit llama-server ist einfach.
