Parallax 是一個完全分散式的推理引擎,可以構建分散式 AI 叢集,用於在多個設備上運行大型語言模型,而不管它們的配置和物理位置如何。
https://github.com/GradientHQ/parallax?ref=producthunt&utm_source=aipure
Parallax by Gradient

產品資訊

更新時間:2025年10月31日

什麼是 Parallax by Gradient

Parallax 由 Gradient 開發,是一種創新的開源推理引擎,它將模型推理重新構想為一個全球性的協作過程。它透過允許大型語言模型在分散的機器網路中進行分解、執行和驗證,從而擺脫了傳統的集中式基礎架構。該系統支援在 Windows、Linux 和 macOS 上進行跨平台部署,並與包括 Blackwell、Ampere 和 Hopper 系列在內的各種 GPU 架構相容。

Parallax by Gradient 的主要功能

Parallax 是一個完全去中心化的推論引擎,它允許使用者透過在多個節點上分配模型推論來構建自己的 AI 叢集,無論這些節點的配置或物理位置如何。它提供跨平台支援、透過管線並行實現高效的模型分片,以及動態資源管理功能,使得在個人裝置上運行大型語言模型成為可能,同時保持高性能。
分散式模型推論: 允許將模型推論分割並在多個分散式節點上執行,從而有效利用可用的計算資源
跨平台相容性: 支援包括 Windows、Linux 和 macOS 在內的多個作業系統,並透過原始碼、Docker 或原生應用程式提供靈活的安裝選項
動態資源管理: 具有 Mac 的動態 KV 快取管理和連續批處理功能,以及智慧請求排程和路由,以實現最佳效能
管線並行架構: 實施管線並行模型分片,以有效地將模型層分配到叢集中不同的節點上

Parallax by Gradient 的使用案例

個人 AI 基礎設施: 個人可以透過結合多個計算資源,在其個人裝置上運行大型語言模型
分散式研究環境: 研究機構可以透過連接不同位置的多台電腦來創建協作式 AI 環境
資源優化的開發: 開發人員可以透過在可用裝置上分配模型工作負載來利用現有的硬體基礎設施

優點

能夠在個人裝置上運行大型語言模型
跨不同平台的靈活部署選項
透過分散式計算實現高效的資源利用

缺點

安裝過程可能很長(約 30 分鐘)
某些功能是平台特定的(例如,某些 Docker 功能僅限於 Linux+GPU)

如何使用 Parallax by Gradient

先決條件檢查: 確保您已安裝 Python 版本 3.11.0 至 3.14.0。對於 Blackwell GPU,需要 Ubuntu 24.04。
安裝: 根據您的作業系統選擇安裝方法:Windows 使用者可以下載安裝程式,Linux/macOS 使用者可以從原始碼安裝,Linux GPU 使用者可以使用 Docker。對於 macOS,請先建立 Python 虛擬環境。
啟動排程器: 透過執行 'parallax run' 在您的主節點上啟動排程器。在 http://localhost:3001 存取設定介面。對於非前端使用,請使用 'parallax run -m {model-name} -n {number-of-worker-nodes}'
配置叢集和模型: 透過 Web 介面,從支援的清單中選擇您所需的節點配置和模型(包括 DeepSeek、MiniMax-M2、GLM-4.6、Kimi-K2、Qwen、gpt-oss、Meta Llama 3)
連接節點: 在您要連接的每個節點上,執行加入命令:本地網路使用 'parallax join',公共網路使用 'parallax join -s {scheduler-address}'
開始使用: 連接節點後,您可以透過 http://localhost:3001 上的 Web 聊天介面或對 http://localhost:3001/v1/chat/completions 進行 API 呼叫以進行程式化存取
可選的遠端存取: 若要從非排程器電腦存取聊天介面,請為本地網路執行 'parallax chat',為公共網路執行 'parallax chat -s {scheduler-address}',然後訪問 http://localhost:3002
解除安裝(如果需要): 對於 pip 安裝:使用 'pip uninstall parallax'。對於 Docker:使用 docker 命令移除容器和映像。對於 Windows:透過控制面板解除安裝

Parallax by Gradient 常見問題

Parallax是由Gradient開發的完全去中心化推理引擎,允許使用者構建自己的AI叢集,用於跨分散式節點進行模型推理,無論其配置和物理位置如何。

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