Parallax by Gradient

Parallax by Gradient

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Parallax é um mecanismo de inferência totalmente descentralizado que permite a construção de clusters de IA distribuídos para executar grandes modelos de linguagem em vários dispositivos, independentemente de suas configurações e locais físicos.
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Parallax by Gradient

Informações do Produto

Atualizado:Oct 31, 2025

O que é Parallax by Gradient

Parallax, desenvolvido pela Gradient, é um mecanismo de inferência de código aberto inovador que reimagina a inferência de modelo como um processo global e colaborativo. Ele se liberta da infraestrutura centralizada tradicional, permitindo que grandes modelos de linguagem sejam decompostos, executados e verificados em uma rede distribuída de máquinas. O sistema oferece suporte à implantação multiplataforma em Windows, Linux e macOS, com compatibilidade para várias arquiteturas de GPU, incluindo as séries Blackwell, Ampere e Hopper.

Principais Recursos do Parallax by Gradient

Parallax é um motor de inferência totalmente descentralizado que permite aos usuários construir seu próprio cluster de IA, distribuindo a inferência de modelos por vários nós, independentemente de sua configuração ou localização física. Ele oferece suporte multiplataforma, fragmentação eficiente de modelos por meio de paralelismo de pipeline e recursos dinâmicos de gerenciamento de recursos, tornando possível executar grandes modelos de linguagem em dispositivos pessoais, mantendo alto desempenho.
Inferência de Modelo Distribuído: Permite que a inferência de modelo seja dividida e executada em vários nós distribuídos, permitindo o uso eficiente dos recursos de computação disponíveis
Compatibilidade Multiplataforma: Suporta vários sistemas operacionais, incluindo Windows, Linux e macOS, com opções de instalação flexíveis por meio de código-fonte, Docker ou aplicativos nativos
Gerenciamento Dinâmico de Recursos: Apresenta gerenciamento dinâmico de cache KV e lote contínuo para Mac, juntamente com agendamento e roteamento de solicitações inteligentes para desempenho ideal
Arquitetura Paralela de Pipeline: Implementa fragmentação de modelo paralela de pipeline para distribuir eficientemente as camadas do modelo entre diferentes nós no cluster

Casos de Uso do Parallax by Gradient

Infraestrutura de IA Pessoal: Indivíduos podem executar grandes modelos de linguagem em seus dispositivos pessoais combinando vários recursos de computação
Ambiente de Pesquisa Distribuído: Instituições de pesquisa podem criar ambientes de IA colaborativos conectando vários computadores em diferentes locais
Desenvolvimento Otimizado para Recursos: Desenvolvedores podem aproveitar a infraestrutura de hardware existente distribuindo cargas de trabalho de modelos entre os dispositivos disponíveis

Vantagens

Permite executar grandes modelos de linguagem em dispositivos pessoais
Opções de implantação flexíveis em diferentes plataformas
Utilização eficiente de recursos por meio de computação distribuída

Desvantagens

O processo de instalação pode ser demorado (cerca de 30 minutos)
Alguns recursos são específicos da plataforma (por exemplo, certos recursos do Docker limitados a Linux+GPU)

Como Usar o Parallax by Gradient

Verificação de pré-requisitos: Certifique-se de ter o Python versão 3.11.0 a 3.14.0 instalado. Para GPUs Blackwell, o Ubuntu 24.04 é necessário.
Instalação: Escolha o método de instalação com base no seu sistema operacional: os usuários do Windows podem baixar o instalador, os usuários do Linux/macOS instalam a partir da fonte, os usuários do Linux GPU podem usar o Docker. Para macOS, crie primeiro um ambiente virtual Python.
Iniciar Agendador: Inicie o agendador no seu nó principal executando 'parallax run'. Acesse a interface de configuração em http://localhost:3001. Para uso sem interface, use 'parallax run -m {model-name} -n {number-of-worker-nodes}'
Configurar Cluster e Modelo: Através da interface web, selecione a configuração de nó e o modelo desejados na lista suportada (incluindo DeepSeek, MiniMax-M2, GLM-4.6, Kimi-K2, Qwen, gpt-oss, Meta Llama 3)
Conectar Nós: Em cada nó que você deseja conectar, execute o comando join: 'parallax join' para rede local ou 'parallax join -s {scheduler-address}' para rede pública
Começar a Usar: Depois que os nós estiverem conectados, você pode usar a interface de bate-papo da web em http://localhost:3001 ou fazer chamadas de API para http://localhost:3001/v1/chat/completions para acesso programático
Acesso Remoto Opcional: Para acessar a interface de bate-papo de computadores que não são agendadores, execute 'parallax chat' para rede local ou 'parallax chat -s {scheduler-address}' para rede pública e, em seguida, visite http://localhost:3002
Desinstalação (se necessário): Para instalação pip: use 'pip uninstall parallax'. Para Docker: remova contêineres e imagens usando comandos docker. Para Windows: desinstale através do Painel de Controle

Perguntas Frequentes do Parallax by Gradient

Parallax é um mecanismo de inferência totalmente descentralizado desenvolvido pela Gradient que permite aos usuários construir seu próprio cluster de IA para inferência de modelos em nós distribuídos, independentemente de sua configuração e localização física.

Vídeo do Parallax by Gradient

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