Parallax by Gradient
Parallax es un motor de inferencia totalmente descentralizado que permite construir clústeres de IA distribuidos para ejecutar modelos de lenguaje grandes en múltiples dispositivos, independientemente de sus configuraciones y ubicaciones físicas.
https://github.com/GradientHQ/parallax?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:31/10/2025
¿Qué es Parallax by Gradient?
Parallax, desarrollado por Gradient, es un motor de inferencia de código abierto innovador que reinventa la inferencia de modelos como un proceso global y colaborativo. Se libera de la infraestructura centralizada tradicional al permitir que los modelos de lenguaje grandes se descompongan, ejecuten y verifiquen a través de una red distribuida de máquinas. El sistema admite la implementación multiplataforma en Windows, Linux y macOS, con compatibilidad para varias arquitecturas de GPU, incluidas las series Blackwell, Ampere y Hopper.
Características Principales de Parallax by Gradient
Parallax es un motor de inferencia totalmente descentralizado que permite a los usuarios construir su propio clúster de IA distribuyendo la inferencia de modelos a través de múltiples nodos, independientemente de su configuración o ubicación física. Ofrece soporte multiplataforma, partición eficiente de modelos a través de paralelismo de pipeline y capacidades dinámicas de gestión de recursos, lo que permite ejecutar grandes modelos de lenguaje en dispositivos personales manteniendo un alto rendimiento.
Inferencia de Modelo Distribuida: Permite que la inferencia del modelo se divida y se ejecute a través de múltiples nodos distribuidos, lo que permite un uso eficiente de los recursos informáticos disponibles
Compatibilidad Multiplataforma: Admite múltiples sistemas operativos, incluyendo Windows, Linux y macOS, con opciones de instalación flexibles a través de código fuente, Docker o aplicaciones nativas
Gestión Dinámica de Recursos: Cuenta con gestión dinámica de caché KV y batching continuo para Mac, junto con programación y enrutamiento inteligente de solicitudes para un rendimiento óptimo
Arquitectura Paralela de Pipeline: Implementa la partición de modelos paralelos de pipeline para distribuir eficientemente las capas del modelo a través de diferentes nodos en el clúster
Casos de Uso de Parallax by Gradient
Infraestructura de IA Personal: Los individuos pueden ejecutar grandes modelos de lenguaje en sus dispositivos personales combinando múltiples recursos informáticos
Entorno de Investigación Distribuido: Las instituciones de investigación pueden crear entornos de IA colaborativos conectando múltiples ordenadores en diferentes ubicaciones
Desarrollo Optimizado para Recursos: Los desarrolladores pueden aprovechar la infraestructura de hardware existente distribuyendo las cargas de trabajo del modelo a través de los dispositivos disponibles
Ventajas
Permite ejecutar grandes modelos de lenguaje en dispositivos personales
Opciones de implementación flexibles en diferentes plataformas
Utilización eficiente de los recursos a través de la computación distribuida
Desventajas
El proceso de instalación puede ser largo (alrededor de 30 minutos)
Algunas características son específicas de la plataforma (por ejemplo, ciertas características de Docker están limitadas a Linux+GPU)
Cómo Usar Parallax by Gradient
Verificación de requisitos previos: Asegúrese de tener instalada la versión de Python 3.11.0 a 3.14.0. Para las GPU Blackwell, se requiere Ubuntu 24.04.
Instalación: Elija el método de instalación según su sistema operativo: los usuarios de Windows pueden descargar el instalador, los usuarios de Linux/macOS instalan desde el código fuente, los usuarios de GPU de Linux pueden usar Docker. Para macOS, primero cree un entorno virtual de Python.
Iniciar el programador: Inicie el programador en su nodo principal ejecutando 'parallax run'. Acceda a la interfaz de configuración en http://localhost:3001. Para uso sin interfaz, use 'parallax run -m {model-name} -n {number-of-worker-nodes}'
Configurar clúster y modelo: A través de la interfaz web, seleccione la configuración de nodo y el modelo deseados de la lista admitida (incluidos DeepSeek, MiniMax-M2, GLM-4.6, Kimi-K2, Qwen, gpt-oss, Meta Llama 3)
Conectar nodos: En cada nodo que desee conectar, ejecute el comando join: 'parallax join' para la red local o 'parallax join -s {scheduler-address}' para la red pública
Empezar a usar: Una vez que los nodos estén conectados, puede usar la interfaz de chat web en http://localhost:3001 o realizar llamadas API a http://localhost:3001/v1/chat/completions para acceso programático
Acceso remoto opcional: Para acceder a la interfaz de chat desde computadoras que no son programadoras, ejecute 'parallax chat' para la red local o 'parallax chat -s {scheduler-address}' para la red pública, luego visite http://localhost:3002
Desinstalación (si es necesario): Para la instalación de pip: use 'pip uninstall parallax'. Para Docker: elimine contenedores e imágenes usando comandos de docker. Para Windows: desinstale a través del Panel de control
Preguntas Frecuentes de Parallax by Gradient
Parallax es un motor de inferencia totalmente descentralizado desarrollado por Gradient que permite a los usuarios construir su propio clúster de IA para la inferencia de modelos a través de nodos distribuidos, independientemente de su configuración y ubicación física.
Video de Parallax by Gradient
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