LMCache

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LMCache 是一個開源的知識傳遞網路 (KDN),透過最佳化資料儲存和擷取來加速 LLM 應用程式。 0
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What is LMCache?

LMCache 是第一個開源的知識傳遞網路 (KDN),旨在為您的 AI 應用程式注入強大動力。透過優化大型語言模型 (LLM) 的資料處理和擷取方式,LMCache 能將回應速度提升高達 8 倍,同時降低成本 8 倍。無論您是開發 AI 聊天機器人、企業搜尋引擎還是文件處理工具,LMCache 都能確保您的應用程式運行更順暢、更快且更高效。

主要功能

提示快取
立即儲存和擷取冗長的對話歷程,讓與 AI 聊天機器人和文件處理工具的互動更加順暢。告別緩慢的回應速度——LMCache 能確保您的 AI 8-10 倍更快地提供答案。

快速 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
動態組合來自多個文字片段的儲存的鍵值 (KV) 快取,以加速 RAG 查詢。LMCache 非常適合企業搜尋引擎和基於 AI 的文件處理,能將回應速度提升 4-10 倍

輕鬆擴展
LMCache 可輕鬆擴展,無需複雜的 GPU 請求路由。無論您處理的是小型專案還是大型企業應用程式,LMCache 都能滿足您的需求。

成本效益
LMCache 採用創新的壓縮技術,降低了儲存和傳遞 KV 快取的成本,讓高性能 AI 比以往更易於使用。

跨平台整合
LMCache 可與熱門的 LLM 服務引擎(如 vLLM TGI)無縫整合,確保跨平台的相容性和易用性。

實際應用案例

  1. AI 聊天機器人
    透過快取冗長的聊天歷程,實現更快速、不間斷的對話。LMCache 能確保您的聊天機器人即時回應,提升使用者滿意度和參與度。

  2. 企業搜尋引擎
    利用 LMCache 的快速 RAG 功能,加快文件擷取和處理速度。4-10 倍更快地查找和傳遞相關資訊,提升生產力和決策效率。

  3. 研究與開發
    研究人員和開發人員可以利用 LMCache 優化 LLM 服務,減少預填延遲和 GPU 週期。這意味著 AI 專案的實驗速度更快,成本更低。

為何選擇 LMCache?

  • 速度:透過獨特的串流和解壓縮方法,最大限度地減少延遲。

  • 節省成本:利用先進的壓縮技術,降低儲存和傳輸成本。

  • 品質:透過離線內容升級和可重複使用的 KV 快取,提升 LLM 推理效能。

  • 開源自由:受益於透明、社群驅動的解決方案,並隨著您的需求不斷發展。

立即開始

準備好加速您的 AI 應用程式了嗎?探索程式碼、試用示範版或使用我們簡單易用的工具計算您的 KV 大小。加入不斷壯大的開發人員和企業社群,一起利用 LMCache 建立更智慧、更快且更具成本效益的 AI 解決方案。


More information on LMCache

Launched
2024-10
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
475554
Follow
Month Visit
59.8K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,cdnjs,Cloudflare CDN,Fastly,Google Fonts,GitHub Pages,Gzip,HTTP/3,Varnish

Top 5 Countries

31.32%
26.42%
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Traffic Sources

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27.62%
51.36%
social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
LMCache was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-01.
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  1. ChatGPT 和各種大型語言模型 (LLM) 擁有令人難以置信的多功能性,可以開發廣泛的應用程式。

  2. LazyLLM: 專為多代理式LLM應用程式打造的低程式碼平台。快速建構、疊代並部署複雜的AI解決方案,從原型開發到正式部署一氣呵成。將重心放在演算法的創新,而非繁瑣的工程細節。

  3. Supermemory 賦予您的 LLM 長期記憶。有別於過往的無狀態文字生成模式,LLM 現在能從您的檔案、對話紀錄與工具中,精準地提取所需資訊,讓回應更為連貫、符合情境,且充滿個人色彩。

  4. LM Studio 是一款操作簡便的桌面應用程式,讓您能輕鬆體驗本地與開源的大型語言模型(LLM)。這款 LM Studio 跨平台桌面應用程式,讓您可以從 Hugging Face 下載並運行任何 ggml-相容的模型,並提供簡潔而強大的模型配置與推論介面。該應用程式會盡可能地運用您的 GPU 資源。

  5. LLM 的高通量及記憶體用量有效推論與服務引擎