GitHub 热门项目:mistral.rs

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GitHub项目:mistral。rs 仓库地址:https://github。com/EricLBuehler/mistral。

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2026-05-22 1 阅读 GitHub Trending
GitHub 项目:mistral.rs 仓库地址:https://github.com/EricLBuehler/mistral.rs 星级:7166 | 作者:埃里克·布勒 项目描述:快速、灵活的LLM推理 =================================================== 自述文件内容: mistral.rs
快速、灵活的 LLM 推理。 | 文档 | Rust SDK | Python SDK | 不和谐 |

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## 最新 - **代理运行时**:网络搜索、带有模型反馈的本地 Python 代码执行、会话管理和自定义工具挂钩。 [指南](https://ericlbuehler.github.io/mistral.rs/tutorials/05-build-an-agent/) - **Gemma 4**:完整的多模式:文本、图像、视频和音频输入。 [指南](https://ericlbuehler.github.io/mistral.rs/reference/supported-models/) | [视频设置](https://ericlbuehler.github.io/mistral.rs/guides/models/video-setup/) - **MXFP4 ISQ 量化**:MXFP4 具有优化的解码内核,可实现更快、更小的模型。 [量化文档](https://ericlbuehler.github.io/mistral.rs/reference/quantization-types/) ## 为什么是mistral.rs? - **任何 Hugging Face 模型,零配置**:只需 `mistralrs run -m user/model`。自动检测架构、量化格式和聊天模板。 - **真正的多模态**:文本、视觉、视频和音频、语音生成、图像生成以及嵌入在一个引擎中。 - **智能量化**:`--quant` 自动选择该级别的最佳量化格式:如果已发布,则使用预构建的 UQFF,否则应用 ISQ。 [文档](https://ericlbuehler.github.io/mistral.rs/tutorials/06-quantize-a-model/) - **内置 Web UI**:默认在 `/ui` 处提供服务。内联显示推理、代码执行、绘图和文件。编辑任何消息,新分支将以其自己的 Python 状态运行。通过 `--no-ui` 来禁用。 - **硬件感知**:“mistralrs tune”对您的系统进行基准测试并选择最佳量化+设备映射。 - **灵活的 SDK**:用于构建项目的 Python 包和 Rust 箱。 - **本机代理支持**:内置[代理循环](https://ericlbuehler.github.io/mistral.rs/guides/agents/),具有网络搜索、具有模型反馈的本地Python代码执行、会话管理和自定义工具挂钩。 ## 快速入门 ### 安装 **Linux/macOS:** ````bash 卷曲 --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://raw.githubusercontent.com/EricLBuehler/mistral.rs/master/install.sh |嘘 ```` **Windows(PowerShell):** ````powershell irm https://raw.githubusercontent.com/EricLBuehler/mistral.rs/master/install.ps1 |埃克斯 ```` [手动安装及其他平台