DART

扩散式推测解码,让大模型推理更快更省算力

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 3 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 73
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

DART 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队fvliang
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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large-language-models,llm-inference,speculative-decoding
GitHub 星标★ 73
上线时间2026-01-26 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积7.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

DART 是一个旨在加速大语言模型推理的推测解码(Speculative Decoding)方法的官方实现。它受扩散模型启发,通过引入一种新的采样与验证机制,在保持生成质量的同时,显著减少推理所需的步数,从而提升 LLM 的响应速度。DART 解决了传统自回归生成中逐 token 解码效率低下的问题,其核心能力包括:高效的草稿-验证并行解码、与现有 LLM 无缝集成、以及提供简洁的 Python 接口。该项目目前处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究者和工程师探索并应用于实际推理加速场景。

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 ★ 73

核心亮点

  • 创新性地将扩散思想融入推测解码,为加速 LLM 推理提供新思路
  • 官方实现,代码质量有保障,便于复现和二次开发
  • 支持与主流 LLM 集成,可灵活应用于不同模型

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持尚不完善
  • 性能提升效果依赖具体模型和任务,需自行验证

适用场景

  • 大模型在线服务需要降低推理延迟的场景
  • 资源受限环境下部署 LLM 并希望提升吞吐量
  • 研究推测解码算法及其与扩散模型结合的学术探索

替代项目

Medusa、EAGLE、Lookahead Decoding

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