djev-run

在云 GPU 上一键跑起扩散模型推理服务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 39 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 586
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源部署方案,无在线服务,定价信息待确认

项目预览

djev-run 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队taeold
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源部署方案,无在线服务,定价信息待确认
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HTML
GitHub 星标★ 586
上线时间2026-09-20 00:00:00
代码更新2026-10-14
仓库体积1.8 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-11-11
浏览次数0

项目介绍

djev-run 是一个面向实验性 DiffusionGemma-Jev 扩散模型的部署示例仓库,核心目标是把该模型的推理服务跑在 Cloud Run 的 GPU 实例上(RTX PRO 6000),并基于 vLLM 提供推理接口。项目附带演示应用和已发布的性能基准数据,方便开发者快速复现从模型加载、服务封装到前端调用的完整链路。它解决的是扩散式语言模型在托管 GPU 环境下的工程落地问题:如何配置容器镜像、显存与并发参数、如何用 vLLM 承载扩散采样流程,以及如何用轻量 Web 应用验证效果。仓库以 HTML 为主,说明演示页面和文档占比较大,代码更偏示例与脚手架性质,适合作为二次开发的起点,而非开箱即用的生产级服务。

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 2026-11-11 · 当前星标 ★ 586

核心亮点

  • 给出 Cloud Run GPU 部署的完整配置示例,含容器与显存参数
  • 基于 vLLM 封装推理接口,便于对接现有调用链路
  • 附带公开基准数据,可直接对比延迟与吞吐表现

不足之处

  • 以 HTML 文档和示例为主,工程化封装程度有限
  • 仅针对单一实验模型与特定 GPU 型号,通用性较弱
  • 缺少生产级监控、扩缩容与鉴权方案

适用场景

  • 在云端 GPU 上快速验证扩散语言模型的推理效果
  • 为团队内部演示搭建可访问的模型服务与前端页面
  • 对比 vLLM 承载扩散采样与传统自回归推理的性能差异

替代项目

vLLM、text-generation-inference、Ollama

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