StreamingLLM VS LMCache

Comparemos StreamingLLM y LMCache lado a lado para descubrir cuál es mejor. Esta comparación de software entre StreamingLLM y LMCache se basa en reseñas auténticas de usuarios. Compare precios de software, características, soporte, facilidad de uso y reseñas de usuarios para tomar la mejor decisión entre estos y decidir si StreamingLLM o LMCache se adapta a su negocio.

StreamingLLM

StreamingLLM
Presentamos StreamingLLM: Un marco eficiente para implementar LLM en aplicaciones en tiempo real. Controla secuencias de longitud infinita sin sacrificar el rendimiento y disfruta de optimizaciones de velocidad de hasta 22,2x. Ideal para diálogos multironda y asistentes diarios.

LMCache

LMCache
LMCache es una red de entrega de conocimiento (KDN) de código abierto que acelera las aplicaciones LLM mediante la optimización del almacenamiento y la recuperación de datos.

StreamingLLM

Launched 2024
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Workflow Automation,Developer Tools,Communication

LMCache

Launched 2024-10
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,cdnjs,Cloudflare CDN,Fastly,Google Fonts,GitHub Pages,Gzip,HTTP/3,Varnish
Tag Infrastructure,Data Pipelines,Developer Tools

StreamingLLM Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

LMCache Rank/Visit

Global Rank 475554
Country China
Month Visit 59830

Top 5 Countries

31.32%
26.42%
12.18%
6.77%
5.78%
China United States India Hong Kong Korea, Republic of

Traffic Sources

6.12%
0.99%
0.14%
13.7%
27.62%
51.36%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing StreamingLLM and LMCache, you can also consider the following products

vLLM - Un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y bajo consumo de memoria para LLM

EasyLLM - EasyLLM es un proyecto de código abierto que ofrece herramientas y métodos útiles para trabajar con modelos de lenguaje grande (LLM), tanto de código abierto como de código cerrado. Ponte en marcha de inmediato o echa un vistazo a la documentación.

LLMLingua - Para acelerar la inferencia de los LLM y mejorar la percepción de los LLM de información clave, comprime el indicador y KV-Cache, que logra una compresión de hasta 20 veces con una pérdida de rendimiento mínima.

LazyLLM - LazyLLM: Bajo código para aplicaciones LLM multiagente. Desarrolle, itere y despliegue soluciones de IA complejas con rapidez, desde el prototipo hasta la producción. Céntrese en los algoritmos, no en la ingeniería.

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