emmy

选配方或自调优,让 LLM 推理在 GPU 上跑得更快

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 20 🐛 待处理 17
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 123
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

项目预览

emmy 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队cloudrift-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型compilers,gpu-computing,inference,llm-inference,llmops
GitHub 星标★ 123
上线时间2025-08-02 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积113.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

emmy 是一个面向 LLM 推理的 GPU 编译器优化工具,旨在解决大模型推理性能调优复杂、门槛高的问题。它提供了一系列预置的优化配方,用户可以直接选用,也可以针对自有模型通过内核融合、自动调优和高级调度等手段进行定制优化。项目支持在多种 GPU 类型和配置下运行基准测试,帮助用户量化优化效果,并支持追踪实验结果和社区共享,便于协作和复现。目前项目处于早期阶段,用 Python 编写,适合对性能敏感且希望深度优化推理管线的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 123

核心亮点

  • 内置多种优化配方,开箱即用,降低调优门槛
  • 支持内核融合、自动调优和高级调度,灵活定制优化策略
  • 提供跨 GPU 类型的基准测试和结果追踪,便于对比和分享

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区生态待观察
  • 依赖特定 GPU 环境,通用性可能受限

适用场景

  • 需要快速提升 LLM 推理性能的部署场景
  • 研究 GPU 内核优化和调度策略的开发者
  • 团队内部进行推理性能基准测试和对比分析

替代项目

Triton、TVM、TensorRT

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