WeeLLM

4GB 显存不量化也能跑大扩散模型

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 13 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 153
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无付费版本

项目预览

WeeLLM 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Jit-Roy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,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
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,ernie-image,flux,flux2,flux2-klein,hidream,hidream-o1,ideogram-4,krea2,longcat,low-vram,ltx2-5,minimax-h3,qwen-image,qwen-image-edit,sd35,sdxl,stable-diffusion,z-image,z-image-turbo
GitHub 星标★ 153
上线时间2026-08-02 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积14.7 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态活跃
收录时间2026-11-13
浏览次数0

项目介绍

WeeLLM 是一个面向大扩散模型推理的显存优化工具,目标是在仅 4GB 显存的环境下运行原本需要更高显存的文生图模型,且不依赖量化。它的核心思路是动态评估当前可用显存能容纳多少层,然后把文本编码器和 Transformer 的层按顺序逐层搬运到 GPU 执行,计算完即释放,从而把峰值显存压到很低。项目支持 safetensors 与 GGUF 两种权重格式,覆盖 FLUX、FLUX2、HiDream、Qwen、Krea、LongCat、LTX 等多个模型系列,适合本地显卡显存有限、又不想牺牲精度做量化的用户。相比常见的量化或 CPU 卸载方案,它保留原始权重精度,用调度换显存,属于典型的以时间换空间的推理框架。

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 2026-11-13 · 当前星标 ★ 153

核心亮点

  • 不量化即可在 4GB 显存推理,保留原始权重精度
  • 按可用显存动态决定层数并逐层流式加载,适配不同显卡
  • 同时支持 safetensors 和 GGUF 两种权重格式

不足之处

  • 逐层搬运带来额外 IO 与调度开销,推理速度明显慢于全量驻留显存
  • 项目星标较少、属早期阶段,接口与兼容性可能频繁变动
  • 多模型适配依赖逐个验证,冷门模型或新版本可能尚未覆盖

适用场景

  • 显存 4-8GB 的消费级显卡本地跑 FLUX 等大模型出图
  • 不想用量化、希望保持原始精度做对比实验的研究场景
  • 在有限显存的开发机或边缘设备上部署文生图推理

替代项目

ComfyUI、diffusers、stable-diffusion-webui

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