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https://wavespeed.ai/ Attention parallèle contextuelle qui accélère l'inférence du modèle DiT avec mise en cache dynamique

par chengzeyi · GitHub
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attentiondiffusersfluxPython
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Accélérez les performances des modèles AI lors de l'inférence en utilisant des techniques de mise en cache avancées.

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428427
2026-07-202026-08-31
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📄 À propos

https://wavespeed.ai/ Attention parallèle contextuelle qui accélère l'inférence du modèle DiT avec mise en cache dynamique

ParaAttention compte 427 étoiles sur GitHub. Il a été forké 46 fois. ParaAttention est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. Ses principaux thèmes sont : attention, diffusers, flux, hunyuan-video.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que ParaAttention ?

https://wavespeed.ai/ Attention parallèle contextuelle qui accélère l'inférence du modèle DiT avec mise en cache dynamique

ParaAttention est-il open source ?

ParaAttention est un projet open source.

ParaAttention est-il gratuit ?

Oui. ParaAttention est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Dans quel langage ParaAttention est-il écrit ?

ParaAttention est écrit principalement en Python.

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