Accueil Projets kvpress
kvpress
Python

kvpress

Compression de cache KV LLM simplifiée

par NVIDIA · GitHub
Étoiles
Forks
Licence
Créé
Dernier commit
Catégorie
Langue
inferencekv-cachekv-cache-compressionApache-2.0Python
Voir sur GitHub
En termes simples

Compressez l'utilisation de la mémoire pour de grands modèles IA afin de les rendre plus faciles à exécuter.

Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
kvpress — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
1.2k1.1k
2026-07-202026-08-31
📈 Suivez kvpress

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

Compression de cache KV LLM simplifiée

kvpress compte 1.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 172 fois. kvpress est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. kvpress est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : inference, kv-cache, kv-cache-compression, large-language-models.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que kvpress ?

Compression de cache KV LLM simplifiée

kvpress est-il open source ?

kvpress est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

kvpress est-il gratuit ?

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

Sous quelle licence est kvpress ?

kvpress est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage kvpress est-il écrit ?

kvpress est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — kvpress

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=nvidia-kvpress)](https://olud.ai/project/nvidia-kvpress.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.