MambaInLlama

把 Llama 蒸馏成混合模型,推理更快更省内存

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 22 🐛 待处理 5 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 244
维护状态 低维护
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,无付费版本。

项目预览

MambaInLlama 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jxiw
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,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large-language-models,state-space-model
GitHub 星标★ 244
上线时间2024-07-15 00:00:00
代码更新2025-10-14
仓库体积18.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

MambaInLlama 是 NeurIPS 2024 的官方实现,专注于将 Llama 等预训练 Transformer 模型蒸馏为混合架构(如 Mamba 与注意力结合),并加速推理。它解决了纯注意力模型在长序列推理中计算和内存开销大的问题,通过线性递归的 Mamba 层替代部分注意力层,在保持模型质量的同时显著提升吞吐量。核心能力包括:提供完整的蒸馏训练流程、支持多种混合架构配置、以及针对推理的加速优化。项目代码基于 Python 和 PyTorch,适合研究者复现实验或在此基础上进行二次开发。

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 ★ 244

技术标签

核心亮点

  • 官方 NeurIPS 2024 实现,方法可靠,实验配置完整
  • 支持灵活配置混合层,可自由平衡质量与速度
  • 提供推理加速优化,长序列场景吞吐量提升明显

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定硬件和框架,部署门槛较高

适用场景

  • 长文本生成与摘要,降低推理延迟
  • 边缘设备或高并发服务中部署 LLM
  • 研究混合架构蒸馏方法,作为基线对比

替代项目

Jamba、Zamba、Mamba-2

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