KVzip

长文本推理显存直降4倍,延迟减半,即插即用

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 16 🐛 待处理 4 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 229
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,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

KVzip 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snu-mllab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,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MIT
主要语言Python
技术栈/模型kv-cache-compression,large-language-models
GitHub 星标★ 229
上线时间2025-05-28 00:00:00
代码更新2026-02-11
仓库体积1.9 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

KVzip 是一个针对大语言模型推理的 KV 缓存压缩工具,核心解决长上下文场景下显存占用过高和推理延迟大的问题。它采用查询无关(query-agnostic)的缓存淘汰策略,在生成过程中动态识别并移除不重要的键值对,无需依赖特定查询即可实现 3 到 4 倍的显存缩减和 2 倍的延迟降低。项目支持 Qwen3、Qwen2.5、Gemma3 和 LLaMA3 等主流模型,提供即插即用的集成方式,并已在 NeurIPS 2025 上作为 Oral 论文发表,算法经过学术验证。其核心能力包括高效的内存管理、与 HuggingFace 生态的兼容性,以及针对长文本推理的优化,适合部署在资源受限或高吞吐场景中。

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 ★ 229

技术标签

核心亮点

  • 显存占用减少3-4倍,实测数据明确,对长上下文场景效果显著
  • 延迟降低2倍,提升推理吞吐,适合高并发服务
  • 查询无关策略无需预知用户问题,部署简单,适配多种主流模型

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持特定模型架构,对新兴模型适配需额外工作

适用场景

  • 大模型API服务中降低长对话的显存成本
  • 边缘设备或GPU资源受限环境下的模型推理
  • 高吞吐批处理场景,如离线文档摘要生成

替代项目

H2O、StreamingLLM、KVQuant

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