GPUStack regroupe des GPU hétérogènes à travers les machines en un seul cluster et planifie les charges de travail des modèles à travers eux, avec une interface web et des points de terminaison compatibles avec OpenAI.
| Catégorie | Exécuter des LLM localement |
| Type | Gestionnaire de cluster GPU |
| Licence | Apache-2.0 |
| S'exécute localement | Oui |
| Construit avec | Python |
| Niveau de compétence | Avancé |
| Meilleur pour | équipes avec plusieurs machines GPU pour regrouper |
Autres outils open-source pour exécuter des LLM localement qui valent la peine d'être comparés :
OllamaExécuter des LLM open-source localement avec une seule commande
JanApplication de bureau de style ChatGPT open-source et hors ligne
GPT4AllIA locale privée qui s'exécute sur CPU
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LocalAIUne API OpenAI à auto-héberger
Text Generation WebUIInterface web riche en fonctionnalités pour les modèles locaux
KoboldCppExécuteur de modèle local en un seul fichier
MLC LLMExécuter des LLM sur n'importe quel appareil, même les téléphones
llamafileUn fichier exécutable = modèle + runtime
exoExécutez de grands modèles sur vos appareils quotidiens
CortexRuntime de style Ollama de l'équipe Jan
Nexa SDKExécutez n'importe quel modèle sur n'importe quel appareil — CPU, GPU, NPU
RamaLamaExécutez des modèles en tant que conteneurs OCIGPUStack est gratuit et open-source (licence Apache-2.0), donc vous pouvez l'utiliser, l'héberger vous-même et le modifier sans frais.
Oui. GPUStack est conçu pour fonctionner sur votre propre machine ou serveur, gardant vos données privées.
Les alternatives open-source populaires incluent Ollama, LM Studio, Jan. Consultez les comparaisons ci-dessus pour choisir.
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