Harbor
一键部署完整的 LLM 技术栈。一条命令即可启动预配置的本地 LLM 环境，内置数百种服务可探索
🎯适用场景：快速搭建本地 LLM 开发环境、AI 工具探索
📥 收录于 2026/6/8
📊 仓库数据
✅ 优点
- •一条命令部署
- •预配置数百服务
- •适合 homelab
- •探索本地 AI 全家桶
⚠️ 限制
- •需要 Docker 环境
- •资源消耗较大
- •服务多需按需裁剪
🔗 相关工具
vLLM
github.com/vllm-project/vllm
高吞吐 LLM 推理引擎，77,418+ stars。采用 PagedAttention 显存优化技术，吞吐量比 HuggingFace Transformers 高 24 倍，是生产环境部署大模型推理的首选方案，支持 OpenAI 兼容 API
🎯生产环境模型推理服务
SGLang
github.com/sgl-project/sglang
高性能 LLM 和多模态模型服务框架，27K+ stars。采用 RadixAttention 等高效注意力实现，支持 DeepSeek、Llama、Qwen、GPT-OSS 等主流模型的高吞吐推理服务，是 vLLM 之外另一个生产级推理引擎选择
🎯生产环境模型推理服务
OpenRLHF
github.com/OpenRLHF/OpenRLHF
可扩展的 Agentic RL 训练框架，9.6K+ stars。基于 Ray 构建，支持 PPO/DAPO/REINFORCE++ 等算法，集成 vLLM 加速推理
🎯LLM 对齐训练（RLHF/DPO）、Agent 强化学习
LMCache
github.com/LMCache/LMCache
LLM KV Cache 加速层，通过智能缓存机制显著提升大语言模型推理速度。兼容 vLLM 等主流推理框架，可将重复前缀场景的推理延迟降低数倍。8.3K+ stars。
🎯LLM 推理加速、重复前缀场景优化、多轮对话性能提升
DeepGEMM
github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
DeepGEMM 是 DeepSeek 开源的高性能 FP8 GEMM（通用矩阵乘法）内核库，周增 605 stars，当前 6,998 stars。它专为 FP8 精度的大模型推理和训练设计，提供细粒度缩放（Fine-grained Scaling）的 GEMM 内核实现。与 vLLM 等推理引擎不同，DeepGEMM 聚焦在底层的 GEMM 计算优化层面——它是 FP8 量化推理的基础设施。在 FP8 已成为大模型推理主流精度格式的今天，DeepGEMM 提供了从 CUDA 内核层面优化 FP8 计算的关键能力，是高性能 LLM 推理栈中不可或缺的一环。
🎯大模型推理 GEMM 内核加速、GPU 矩阵运算优化
Shimmy
github.com/Michael-A-Kuykendall/shimmy
纯 Rust 编写的 WebGPU 推理引擎，兼容 OpenAI API，原生支持 GGUF 格式。零 Python 依赖，单二进制文件，可在任意 GPU 上运行
🎯本地 LLM 推理、边缘部署、无需 Python 的推理服务