LightLLM

轻量部署 LLM，推理快人一步

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 383 🐛 待处理 184 👀 关注 34

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 4358

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，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队ModelTC

GitHubhttps://github.com/ModelTC/LightLLM

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

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deep-learning,gpt,llama,llm,model-serving,nlp,openai-triton

GitHub 星标★ 4358

上线时间2023-07-22 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积88.3 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3

项目介绍

LightLLM 是一个基于 Python 的轻量级大语言模型推理与服务框架，主打轻量设计、易于扩展和高性能。它解决了 LLM 部署中常见的资源占用高、扩展复杂、推理速度慢等问题，通过简洁的架构和高效的内核实现，让开发者能够快速搭建和部署自己的 LLM 服务。核心能力包括：支持多种主流模型架构、提供灵活的分布式推理策略、内置高性能算子优化、以及友好的 API 接口，方便集成到现有系统中。其设计哲学是“轻”和“快”，适合资源受限或追求极致性能的场景。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4358

技术标签

deep-learning gpt llama llm model-serving

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 3 步

⚠ 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

Python 环境（LightLLM 是基于 Python 的框架）
带 GPU 的运行环境（技术栈含 openai-triton 等高性能算子）
可访问 GitHub 与官方文档站点的网络
按官方文档确认 CUDA / PyTorch 等依赖版本

安装与启动步骤

1查阅官方文档

README 节选未给出安装命令，需先打开官方文档确认安装方式、依赖版本与启动参数，再动手操作。
2克隆代码仓库

把 LightLLM 源码拉取到本地，后续安装与启动都以该目录为基础，注意网络是否可访问 GitHub。
```
git clone https://github.com/ModelTC/LightLLM.git
```
3进入项目目录

切换到刚克隆下来的仓库根目录，之后按官方文档执行依赖安装与服务启动命令。
```
cd LightLLM
```

如何确认成功

README 节选未提供启动命令与端口，需按官方文档启动服务后，通过文档给出的接口或示例请求确认推理返回正常。

常见问题

Q：为什么没有具体的安装和启动命令？

A：README 节选只包含简介、News 和技术博客链接，安装步骤全部放在官方文档中，请查阅中文或英文文档获取准确命令。

Q：官方文档在哪里？

A：英文文档 https://lightllm-en.readthedocs.io/en/latest/ ，中文文档 https://lightllm-cn.readthedocs.io/en/latest/ ，博客为 https://modeltc.github.io/lightllm-blog/ 。

Q：需要 GPU 吗？

A：LightLLM 是面向高性能推理与服务的框架，技术栈包含 Triton 等算子优化组件，一般需要 GPU 环境，具体要求以官方文档为准。

Q：支持哪些模型？

A：README 仅说明支持多种主流模型架构并借鉴了 FasterTransformer、TGI、vLLM、FlashAttention 等实现，具体模型清单请以官方文档为准。