Parallax by Gradient
Parallax - это полностью децентрализованный механизм вывода, который позволяет создавать распределенные AI-кластеры для запуска больших языковых моделей на нескольких устройствах, независимо от их конфигураций и физического местоположения.
https://github.com/GradientHQ/parallax?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:31/10/2025
Что такое Parallax by Gradient
Parallax, разработанный Gradient, - это инновационный механизм вывода с открытым исходным кодом, который переосмысливает вывод моделей как глобальный, совместный процесс. Он освобождается от традиционной централизованной инфраструктуры, позволяя большим языковым моделям декомпозироваться, выполняться и проверяться в распределенной сети машин. Система поддерживает кроссплатформенное развертывание на Windows, Linux и macOS, с совместимостью с различными архитектурами GPU, включая серии Blackwell, Ampere и Hopper.
Ключевые особенности Parallax by Gradient
Parallax - это полностью децентрализованный механизм логического вывода, который позволяет пользователям создавать собственные кластеры ИИ, распределяя логический вывод моделей между несколькими узлами, независимо от их конфигурации или физического местоположения. Он предлагает кроссплатформенную поддержку, эффективное разделение моделей с помощью конвейерного параллелизма и возможности динамического управления ресурсами, что позволяет запускать большие языковые модели на персональных устройствах, сохраняя при этом высокую производительность.
Распределенный логический вывод моделей: Позволяет разделять и выполнять логический вывод моделей на нескольких распределенных узлах, обеспечивая эффективное использование доступных вычислительных ресурсов
Кроссплатформенная совместимость: Поддерживает несколько операционных систем, включая Windows, Linux и macOS, с гибкими вариантами установки через исходный код, Docker или собственные приложения
Динамическое управление ресурсами: Включает динамическое управление KV-кэшем и непрерывную пакетную обработку для Mac, а также интеллектуальное планирование и маршрутизацию запросов для оптимальной производительности
Параллельная конвейерная архитектура: Реализует параллельное конвейерное разделение моделей для эффективного распределения слоев модели между различными узлами в кластере
Варианты использования Parallax by Gradient
Персональная инфраструктура ИИ: Отдельные лица могут запускать большие языковые модели на своих персональных устройствах, объединяя несколько вычислительных ресурсов
Распределенная исследовательская среда: Научно-исследовательские институты могут создавать среды для совместной работы в области ИИ, подключая несколько компьютеров в разных местах
Разработка с оптимизацией ресурсов: Разработчики могут использовать существующую аппаратную инфраструктуру, распределяя рабочие нагрузки моделей между доступными устройствами
Преимущества
Позволяет запускать большие языковые модели на персональных устройствах
Гибкие варианты развертывания на различных платформах
Эффективное использование ресурсов за счет распределенных вычислений
Недостатки
Процесс установки может быть длительным (около 30 минут)
Некоторые функции зависят от платформы (например, некоторые функции Docker ограничены Linux+GPU)
Как использовать Parallax by Gradient
Проверка необходимых условий: Убедитесь, что у вас установлена версия Python с 3.11.0 по 3.14.0. Для графических процессоров Blackwell требуется Ubuntu 24.04.
Установка: Выберите способ установки в зависимости от вашей ОС: пользователи Windows могут загрузить установщик, пользователи Linux/macOS устанавливают из исходного кода, пользователи Linux GPU могут использовать Docker. Для macOS сначала создайте виртуальную среду Python.
Запуск планировщика: Запустите планировщик на вашем главном узле, выполнив команду "parallax run". Получите доступ к интерфейсу настройки по адресу http://localhost:3001. Для использования без интерфейса используйте команду "parallax run -m {model-name} -n {number-of-worker-nodes}"
Настройка кластера и модели: Через веб-интерфейс выберите желаемую конфигурацию узла и модель из поддерживаемого списка (включая DeepSeek, MiniMax-M2, GLM-4.6, Kimi-K2, Qwen, gpt-oss, Meta Llama 3)
Подключение узлов: На каждом узле, который вы хотите подключить, выполните команду присоединения: "parallax join" для локальной сети или "parallax join -s {scheduler-address}" для общедоступной сети
Начало использования: После подключения узлов вы можете либо использовать веб-интерфейс чата по адресу http://localhost:3001, либо делать API-вызовы по адресу http://localhost:3001/v1/chat/completions для программного доступа
Дополнительный удаленный доступ: Чтобы получить доступ к интерфейсу чата с компьютеров, отличных от планировщика, выполните команду "parallax chat" для локальной сети или "parallax chat -s {scheduler-address}" для общедоступной сети, а затем посетите http://localhost:3002
Удаление (если необходимо): Для установки pip: используйте команду "pip uninstall parallax". Для Docker: удалите контейнеры и образы с помощью команд docker. Для Windows: удалите через панель управления
Часто задаваемые вопросы о Parallax by Gradient
Parallax - это полностью децентрализованный механизм логического вывода, разработанный Gradient, который позволяет пользователям создавать собственные кластеры ИИ для логического вывода моделей на распределенных узлах, независимо от их конфигурации и физического местоположения.
Видео Parallax by Gradient
Популярные статьи
Топ-10 альтернатив SweetAI Chat в 2025 году: Лучшие NSFW AI чат-приложения, которые вы должны попробовать
Oct 31, 2025
SweetAI Chat против Moonmate (2025): Честная рекомендация AIPURE лучшего NSFW AI чат-приложения
Oct 30, 2025
Veo 3.1: новейший AI-видеогенератор Google в 2025 году
Oct 16, 2025
Бесплатные инвайт-коды Sora в октябре 2025 года: как получить и начать создавать
Oct 13, 2025
Последние ИИ-инструменты, похожие на Parallax by Gradient
Athena AI
Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.
Aguru AI
Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.
GOAT AI
GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.
GiGOS
GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Parallax by Gradient
ChatGPT 5.0
ChatGPT-5 — это самая передовая модель искусственного интеллекта OpenAI, отличающаяся расширенными возможностями рассуждения, более глубоким контекстным пониманием и унифицированной системой автоматического переключения, которая обеспечивает более быстрые, точные и настраиваемые ответы при написании текстов, кодировании и выполнении специализированных задач.
SearchGPT
SearchGPT - это прототип поиска с искусственным интеллектом от OpenAI, который обеспечивает быстрые, разговорные ответы с четкими источниками, используя модели GPT.
ContextGem
ContextGem - это бесплатный фреймворк LLM с открытым исходным кодом, который упрощает извлечение структурированных данных и аналитической информации из документов с минимальным кодом благодаря мощным встроенным абстракциям и автоматизированным функциям.
AI CLI
AI CLI — это инструмент командной строки с открытым исходным кодом, который предоставляет возможности ИИ непосредственно в ваш терминал, позволяя вам взаимодействовать с различными моделями ИИ, такими как GPT от OpenAI и Claude от Anthropic, с помощью простых команд.