1. Transformers 引擎
- 开发者：Hugging Face
- 主要功能：Transformers 库提供了对多种预训练语言模型的支持，包括 BERT、GPT、T5 等。用户可以轻松加载模型进行微调或推理。
- 特性：
- 多任务支持：支持文本生成、文本分类、问答、翻译等多种自然语言处理任务。
- 简单易用：API 设计友好，用户可以用几行代码完成模型的加载、推理和训练。
- 社区支持：拥有丰富的文档和活跃的社区，提供大量的示例和教程。
2. vLLM 引擎
- 目标：高效推理大型语言模型。
- 特性：
- 混合精度支持：使用混合精度技术减少内存占用，提升计算速度。
- 张量并行：通过张量并行方法来优化模型的运行，使其能在多 GPU 环境中高效运作。
- 灵活性：适用于多种语言模型，可以与现有的 Transformers 库兼容使用。
3. Llama.cpp 引擎
- 背景：Llama.cpp 是 LLaMA 模型的 C++ 实现，目标是提供高效的推理能力。
- 特性：
- 高性能：通过优化算法和内存管理，提供更快的推理速度。
- 本地部署：适合需要在本地机器上快速执行模型推理的场景。
- 轻量级：相比其他实现，代码更加简洁，降低了系统资源的需求。
4. SGLang 引擎
- 目标：提供一个图形化编程环境，以简化机器学习模型的构建。
- 特性：
- 图形化界面：允许用户通过拖拽组件来构建程序，适合不熟悉代码的用户。
- 模块化设计：支持将复杂任务拆分成可重复使用的模块，增强代码的可维护性。
- 教育用途：非常适合教育领域，帮助学生理解编程和机器学习的基本概念。
5. MLX 引擎
- 目标：为机器学习提供扩展性和灵活性。
- 特性：
- 多模型支持：支持多种类型的机器学习模型（如深度学习、决策树等）。
- 高效训练：通过优化算法提升训练速度，适合实时和大规模数据处理。
- 集成工具：提供一系列工具，方便开发者进行数据处理、模型评估和结果可视化。
