mlc-llm

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• 可访问官方文档站点 llm.mlc.ai（README 的安装说明均指向该文档）
• 一台受支持的设备：Linux/Windows 的 NVIDIA、AMD、Intel GPU，或 macOS/Apple GPU、iOS/Android 设备、支
• 基础的 Python 运行环境（项目为 Python 实现）
• 足够的磁盘与显存空间用于存放量化后的模型权重

安装与启动步骤

1. 1阅读官方快速开始

   README 未给出具体安装命令，全部指引指向官方文档。请先打开 https://llm.mlc.ai/docs/get_started/quick_start 按页面步骤执行。

2. 2确认硬件与后端

   对照 README 平台支持表选择后端：NVIDIA 用 Vulkan/CUDA，AMD 用 Vulkan/ROCm，Apple 用 Metal，Android 用 OpenCL，浏览器用 WebGPU/WASM。

3. 3准备 Python 环境

   项目为 Python 实现，请先准备好可用的 Python 环境，具体版本要求以官方文档为准，README 未指定版本号。

4. 4获取项目源码

   从 GitHub 拉取仓库，便于查看示例与文档；若只按文档安装预编译运行时，可跳过此步。

   git clone https://github.com/mlc-ai/mlc-llm

   复制

5. 5按文档完成部署

   依照官方文档为所选后端安装运行时并加载模型，README 未提供 pip/docker 等具体安装命令，请以文档页面为准。

如何确认成功

能按官方文档成功加载模型并完成一次推理对话输出，同时日志中显示所使用的硬件后端（如 CUDA、Metal、Vulkan）。

常见问题

注意事项

• README 节选只包含项目介绍与平台支持表，没有安装命令，务必以官网文档 llm.mlc.ai/docs 为唯一安装依据。
• 不同硬件后端（CUDA/Vulkan/ROCm/Metal/OpenCL/WebGPU）需要分别准备对应驱动与运行时，不要混用。
• 项目基于 Apache TVM 构建，对编译工具链有依赖，完整环境要求在官方文档中查看。