
TensorRT-Edge-LLM
在边缘设备上跑大模型,C++ 推理又快又省显存
TensorRT-Edge-LLM 是一个面向物理 AI(机器人、自动驾驶、边缘设备)的高性能轻量级 C++ 推理软件,用于在资源受限的硬件上运行大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。它解决的核心问题是:通用推理框架在边缘端往往依赖 Python 运行时、内存占用大、延迟高,难以满足实时性要求。项目通过 C++ 实现推理引擎,结合 TensorRT 做算子融合与量化加速,降低显存/内存占用并提升吞吐。核心能力包括:支持主流 LLM 与 VLM 的部署、面向 NVIDIA 边缘计算平台的优化、轻量化运行时、以及为具身智能场景设计的低延迟推理管线。项目当前处于早期阶段,星标约 553,主要面向需要在 Jetson 等设备上落地多模态模型的开发者。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 561
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队NVIDIA
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 561
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-10-02 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-16
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 纯 C++ 推理运行时,不依赖 Python 解释器,适合嵌入式与实时场景
- 针对 NVIDIA 边缘平台做 TensorRT 优化,兼顾延迟与内存占用
- 同时覆盖 LLM 与 VLM,支持多模态具身智能应用
不足之处
- 项目处于早期,文档与示例可能不完整
- 生态与社区规模较小,问题排查依赖官方支持
适用场景
- 在 Jetson 等边缘设备上部署本地大模型做语音/文本交互
- 机器人视觉语言任务,本地实时理解图像并生成动作指令
- 自动驾驶或工业质检场景中的低延迟多模态推理
替代项目
llama.cpp、TensorRT-LLM、MNN
项目介绍
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