TGI

Server di testo in produzione di Hugging Face
Server di inferenzaServer di inferenzaApache-2.0Auto-ospitatoRustAvanzato
🛡 Avvisi di sicurezza pubblicati
Un numero elevato di segnalazioni di solito significa che il progetto è ampiamente esaminato. Un numero basso di solito significa che è poco esaminato — non che sia sicuro.
Nessun segnale di attività pubblica per questo strumento — non ha un repository aperto che possiamo misurare.
OSAI Pulse ⓘ ★★★★★★★★★★ /100 segnali tracciati
🐳 download Docker 📦 download PyPI / mese 📦 download npm / mese 🚀 Ultima versione ·
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Cos'è TGI?

Text Generation Inference (TGI) è il server di produzione di Hugging Face per distribuire e servire LLM, con batching continuo, quantizzazione e integrazione stretta con Hub.

Perché le persone scelgono TGI

TGI a colpo d'occhio

CategoriaServer di inferenza
TipoServer di inferenza
LicenzaApache-2.0
Esegue localmenteAuto-ospitato
Costruito conRust
Livello di abilitàAvanzato
Migliore perteam nell'ecosistema di Hugging Face

Alternative open-source a TGI

Altri strumenti di server di inferenza open-source da confrontare:

vLLMServizio ad alta capacità per la produzioneSGLangServizio veloce con output strutturatiLMDeployToolkit per comprimere e servire LLMAphrodite EngineServizio LLM ad alta capacitàTensorRT-LLMMassima capacità su GPU NVIDIAOpenLLMServi qualsiasi modello aperto come un'API OpenAI in un comandoKTransformersEsegui enormi modelli MoE su una GPU consumerRay ServeScala il servizio dei modelli su un clusterBentoMLImballa qualsiasi modello in un'API di produzione

TGI confronto diretto

TGI vs vLLMTGI vs SGLangTGI vs LMDeployTGI vs Aphrodite EngineTGI vs TensorRT-LLMTGI vs OpenLLMTGI vs KTransformersTGI vs Ray ServeTGI vs BentoML

FAQ

TGI è gratuito?

TGI è gratuito e open-source (licenza Apache-2.0), quindi puoi usarlo, ospitarlo autonomamente e modificarlo senza costi.

Posso eseguire TGI localmente?

Sì. TGI è progettato per funzionare sulla tua macchina o server, mantenendo i tuoi dati privati.

Qual è la migliore alternativa a TGI?

Le alternative open-source popolari includono vLLM, SGLang, LMDeploy. Vedi i confronti sopra per scegliere.

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