Parallax by Gradient
Parallaxは、構成や物理的な場所に関係なく、複数のデバイスで大規模言語モデルを実行するための分散型AIクラスターを構築できる、完全に分散化された推論エンジンです。
https://github.com/GradientHQ/parallax?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年10月31日
Parallax by Gradientとは
Gradientによって開発されたParallaxは、モデル推論をグローバルな共同プロセスとして再構築する革新的なオープンソース推論エンジンです。大規模言語モデルを分解、実行、および検証できる分散型マシンネットワークを介して、従来の集中型インフラストラクチャから解放されます。このシステムは、Blackwell、Ampere、Hopperシリーズを含むさまざまなGPUアーキテクチャとの互換性を備え、Windows、Linux、macOSでのクロスプラットフォームデプロイをサポートしています。
Parallax by Gradientの主な機能
Parallaxは、完全に分散化された推論エンジンであり、ユーザーが構成や物理的な場所に関係なく、複数のノードにモデル推論を分散させることで、独自のAIクラスターを構築できるようにします。クロスプラットフォームのサポート、パイプライン並列処理による効率的なモデルシャーディング、動的なリソース管理機能を提供し、高いパフォーマンスを維持しながら、個人用デバイスで大規模言語モデルを実行することを可能にします。
分散型モデル推論: モデル推論を分割し、複数の分散ノードで実行できるようにすることで、利用可能なコンピューティングリソースを効率的に使用できます
クロスプラットフォーム互換性: ソースコード、Docker、またはネイティブアプリケーションを介した柔軟なインストールオプションにより、Windows、Linux、macOSを含む複数のオペレーティングシステムをサポートします
動的リソース管理: Mac向けの動的KVキャッシュ管理と継続的なバッチ処理、および最適なパフォーマンスのためのインテリジェントなリクエストスケジューリングとルーティングを備えています
パイプライン並列アーキテクチャ: パイプライン並列モデルシャーディングを実装して、クラスター内の異なるノードにモデルレイヤーを効率的に分散させます
Parallax by Gradientのユースケース
パーソナルAIインフラストラクチャ: 個人は、複数のコンピューティングリソースを組み合わせることで、個人用デバイスで大規模言語モデルを実行できます
分散型研究環境: 研究機関は、異なる場所に存在する複数のコンピューターを接続することで、共同AI環境を構築できます
リソース最適化された開発: 開発者は、利用可能なデバイスにモデルのワークロードを分散させることで、既存のハードウェアインフラストラクチャを活用できます
メリット
個人用デバイスで大規模言語モデルを実行できます
異なるプラットフォームでの柔軟なデプロイメントオプション
分散コンピューティングによる効率的なリソース利用
デメリット
インストールプロセスに時間がかかる場合があります（約30分）
一部の機能はプラットフォーム固有です（例：特定のDocker機能はLinux + GPUに限定されます）
Parallax by Gradientの使い方
前提条件の確認: Pythonバージョン3.11.0から3.14.0がインストールされていることを確認してください。Blackwell GPUの場合、Ubuntu 24.04が必要です。
インストール: OSに基づいてインストール方法を選択してください。Windowsユーザーはインストーラーをダウンロードでき、Linux/macOSユーザーはソースからインストールでき、Linux GPUユーザーはDockerを使用できます。macOSの場合は、最初にPython仮想環境を作成してください。
スケジューラーの起動: 'parallax run'を実行して、メインノードでスケジューラーを起動します。http://localhost:3001でセットアップインターフェースにアクセスします。フロントエンドを使用しない場合は、'parallax run -m {model-name} -n {number-of-worker-nodes}'を使用してください。
クラスターとモデルの構成: Webインターフェースを介して、サポートされているリスト（DeepSeek、MiniMax-M2、GLM-4.6、Kimi-K2、Qwen、gpt-oss、Meta Llama 3を含む）から、目的のノード構成とモデルを選択します。
ノードの接続: 接続する各ノードで、joinコマンドを実行します。ローカルネットワークの場合は'parallax join'、パブリックネットワークの場合は'parallax join -s {scheduler-address}'を実行します。
使用開始: ノードが接続されると、http://localhost:3001のWebチャットインターフェースを使用するか、http://localhost:3001/v1/chat/completionsにAPIコールしてプログラムでアクセスできます。
オプションのリモートアクセス: スケジューラー以外のコンピューターからチャットインターフェースにアクセスするには、ローカルネットワークの場合は'parallax chat'、パブリックネットワークの場合は'parallax chat -s {scheduler-address}'を実行し、http://localhost:3002にアクセスします。
アンインストール（必要な場合）: pipインストールの場合：'pip uninstall parallax'を使用します。Dockerの場合：dockerコマンドを使用してコンテナとイメージを削除します。Windowsの場合：コントロールパネルからアンインストールします。
Parallax by Gradientのよくある質問
Parallax（パララックス）はGradientによって開発された完全分散型の推論エンジンで、ユーザーは構成や物理的な場所に関係なく、分散ノード全体でモデル推論を行うための独自のAIクラスターを構築できます。
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