pegainfer

纯 Rust 直调 CUDA,OpenAI 接口跑大模型

pegainfer 是一个用纯 Rust 编写的 LLM 推理引擎,底层直接调用 CUDA 内核,不依赖 PyTorch 或任何 Python 运行时。它解决的是现有推理框架依赖庞大、部署链路复杂的问题:传统方案往往需要 PyTorch、CUDA 工具链和 Python 环境层层叠加,资源占用高且难以嵌入到 Rust 服务中。pegainfer 提供 OpenAI 兼容的 HTTP 接口,支持从 Qwen3 到 Kimi-K2、DeepSeek 等主流开源模型,内置 KV Cache 管理、GPU 推理调度和模型服务能力。核心能力包括:纯 Rust 实现带来更小的运行时体积和更可控的内存行为;直接编写 CUDA kernel 以贴近硬件优化性能;兼容 OpenAI API 协议,方便现有客户端无缝切换。适合希望在 Rust 技术栈内自建推理服务、或对部署体积和启动速度有要求的团队。

开源 unknown 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 705
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 unknown

项目数据

分类基础设施
开发团队pegainfer-project
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Rust
技术栈/模型cuda,cuda-kernels,deepseek,gpu,inference,inference-engine,kimi,kimi-k2,kv-cache,llm,llm-inference,llm-serving,model-serving,moe,openai-api,paged-attention,qwen,qwen3,rust,vllm
GitHub 星标★ 705
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-17 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态活跃
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 Rust + 自研 CUDA kernel,不依赖 PyTorch/Python,运行时体积和依赖链显著更小
  • 提供 OpenAI 兼容 API,现有客户端和工具链可直接接入,迁移成本低
  • 已覆盖 Qwen3、Kimi-K2、DeepSeek 等主流模型,并内置 KV Cache 管理

不足之处

  • 项目处于早期阶段,模型覆盖和算子优化仍在持续补齐,生产稳定性待验证
  • 纯 Rust + CUDA 的技术栈门槛较高,社区贡献者和文档生态相对薄弱

适用场景

  • 在 Rust 后端服务中内嵌 LLM 推理,避免引入 Python 运行时
  • 对部署体积和启动速度敏感的 GPU 推理服务场景
  • 需要 OpenAI 兼容接口、快速替换现有推理后端的团队

替代项目

vLLM、llama.cpp、TensorRT-LLM

项目介绍

pegainfer 是一个基础设施领域的开源项目,官方简介:Pure Rust + CUDA LLM inference engine — no PyTorch, OpenAI-compatible, serves Qwen3 to Kimi-K2。项目使用 Rust 开发,在 GitHub 上获得 698 星标。

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