Parallax by Gradient
Parallax est un moteur d'inférence entièrement décentralisé qui permet de créer des clusters d'IA distribués pour exécuter de grands modèles de langage sur plusieurs appareils, quelles que soient leurs configurations et leurs emplacements physiques.
https://github.com/GradientHQ/parallax?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Oct 31, 2025
Qu'est-ce que Parallax by Gradient
Parallax, développé par Gradient, est un moteur d'inférence open source innovant qui réimagine l'inférence de modèle comme un processus mondial et collaboratif. Il s'affranchit de l'infrastructure centralisée traditionnelle en permettant aux grands modèles de langage d'être décomposés, exécutés et vérifiés sur un réseau distribué de machines. Le système prend en charge le déploiement multiplateforme sur Windows, Linux et macOS, avec une compatibilité pour diverses architectures GPU, notamment les séries Blackwell, Ampere et Hopper.
Caractéristiques principales de Parallax by Gradient
Parallax est un moteur d'inférence entièrement décentralisé qui permet aux utilisateurs de construire leur propre cluster d'IA en distribuant l'inférence de modèles sur plusieurs nœuds, quelle que soit leur configuration ou leur emplacement physique. Il offre une prise en charge multiplateforme, un partitionnement efficace des modèles grâce au parallélisme pipeline et des capacités de gestion dynamique des ressources, ce qui permet d'exécuter de grands modèles de langage sur des appareils personnels tout en maintenant des performances élevées.
Inférence de modèle distribuée: Permet de diviser et d'exécuter l'inférence de modèle sur plusieurs nœuds distribués, ce qui permet une utilisation efficace des ressources informatiques disponibles
Compatibilité multiplateforme: Prend en charge plusieurs systèmes d'exploitation, notamment Windows, Linux et macOS, avec des options d'installation flexibles via le code source, Docker ou des applications natives
Gestion dynamique des ressources: Offre une gestion dynamique du cache KV et un traitement par lots continu pour Mac, ainsi qu'une planification et un routage intelligents des requêtes pour des performances optimales
Architecture parallèle pipeline: Implémente le partitionnement de modèle parallèle pipeline pour distribuer efficacement les couches de modèle sur différents nœuds du cluster
Cas d'utilisation de Parallax by Gradient
Infrastructure d'IA personnelle: Les individus peuvent exécuter de grands modèles de langage sur leurs appareils personnels en combinant plusieurs ressources informatiques
Environnement de recherche distribué: Les institutions de recherche peuvent créer des environnements d'IA collaboratifs en connectant plusieurs ordinateurs à différents endroits
Développement optimisé pour les ressources: Les développeurs peuvent tirer parti de l'infrastructure matérielle existante en distribuant les charges de travail des modèles sur les appareils disponibles
Avantages
Permet d'exécuter de grands modèles de langage sur des appareils personnels
Options de déploiement flexibles sur différentes plateformes
Utilisation efficace des ressources grâce à l'informatique distribuée
Inconvénients
Le processus d'installation peut être long (environ 30 minutes)
Certaines fonctionnalités sont spécifiques à la plateforme (par exemple, certaines fonctionnalités Docker sont limitées à Linux+GPU)
Comment utiliser Parallax by Gradient
Vérification des prérequis: Assurez-vous que Python version 3.11.0 à 3.14.0 est installé. Pour les GPU Blackwell, Ubuntu 24.04 est requis.
Installation: Choisissez la méthode d'installation en fonction de votre système d'exploitation : les utilisateurs de Windows peuvent télécharger le programme d'installation, les utilisateurs de Linux/macOS peuvent installer à partir de la source, les utilisateurs de Linux GPU peuvent utiliser Docker. Pour macOS, créez d'abord un environnement virtuel Python.
Lancer le planificateur: Démarrez le planificateur sur votre nœud principal en exécutant 'parallax run'. Accédez à l'interface de configuration à l'adresse http://localhost:3001. Pour une utilisation sans interface, utilisez 'parallax run -m {model-name} -n {number-of-worker-nodes}'
Configurer le cluster et le modèle: Via l'interface web, sélectionnez la configuration de nœud et le modèle souhaités dans la liste prise en charge (y compris DeepSeek, MiniMax-M2, GLM-4.6, Kimi-K2, Qwen, gpt-oss, Meta Llama 3)
Connecter les nœuds: Sur chaque nœud que vous souhaitez connecter, exécutez la commande de jonction : 'parallax join' pour le réseau local ou 'parallax join -s {scheduler-address}' pour le réseau public
Commencer à utiliser: Une fois les nœuds connectés, vous pouvez soit utiliser l'interface de chat web à l'adresse http://localhost:3001, soit effectuer des appels API à l'adresse http://localhost:3001/v1/chat/completions pour un accès programmatique
Accès à distance optionnel: Pour accéder à l'interface de chat depuis des ordinateurs autres que le planificateur, exécutez 'parallax chat' pour le réseau local ou 'parallax chat -s {scheduler-address}' pour le réseau public, puis visitez http://localhost:3002
Désinstallation (si nécessaire): Pour l'installation pip : utilisez 'pip uninstall parallax'. Pour Docker : supprimez les conteneurs et les images à l'aide des commandes docker. Pour Windows : désinstallez via le Panneau de configuration
FAQ de Parallax by Gradient
Parallax est un moteur d\'inférence entièrement décentralisé développé par Gradient qui permet aux utilisateurs de construire leur propre cluster d\'IA pour l\'inférence de modèles sur des nœuds distribués, quelles que soient leur configuration et leur emplacement physique.
Vidéo de Parallax by Gradient
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