vpipe

在 Mac 上把多个 AI 模型串成实时多模态流水线

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 25 🐛 待处理 13 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 257
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

vpipe 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tgo-app-dev
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
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C++
技术栈/模型ane,flux2-klein,gemma4,krea2,llm,metal,minimax-h3,qwen-image-edit
GitHub 星标★ 257
上线时间2026-06-17 00:00:00
代码更新2026-11-13
仓库体积30.0 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-11-15
浏览次数0

项目介绍

vpipe 是一个用 C++ 编写的实时多模态 AI 流水线框架,专门面向 Apple Silicon 平台,通过 Metal 与 ANE(Apple 神经网络引擎)把文本、图像等模型串联成低延迟的推理管线。它解决的是在 Mac 本地把多个模型(LLM、图像生成与编辑)组合成实时工作流时,调度、数据流转和硬件加速难以统一的问题。核心能力包括:在 Apple 芯片上统一调度 Metal GPU 与 ANE 算力;支持多模型串联的多模态流水线,覆盖语言模型推理、图像生成与图像编辑等环节;以 C++ 实现底层性能控制,减少框架层开销,适合对延迟敏感的交互式场景。项目目前星标约 257,属于早期阶段,技术栈涉及 ane、metal、llm、qwen-image-edit 等方向,适合关注端侧多模态推理与 Apple 平台本地 AI 部署的开发者研究和二次开发。

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 2026-11-15 · 当前星标 ★ 257

技术标签

核心亮点

  • 针对 Apple Silicon 深度优化,同时调用 Metal GPU 与 ANE 神经网络引擎
  • C++ 实现,底层开销小,面向实时低延迟推理场景
  • 支持 LLM、图像生成、图像编辑等多模态模型串联成流水线

不足之处

  • 仅支持 Apple Silicon,无法跨平台部署
  • 早期项目,生态与文档完善度有限,模型接入需自行适配

适用场景

  • Mac 本地实时多模态交互应用开发
  • 端侧图像生成与编辑流水线搭建
  • Apple 平台 AI 推理性能研究与原型验证

替代项目

mlx、llama.cpp、ComfyUI

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