
GitHub 收藏1.2K近 7 天 +150
代码最近更新2026 年 8 月 15 日
许可证开源 · Apache-2.0
要不要花钱免费
带你花 10 周每天 30 分钟,在租用显卡上亲手搭建和压测大模型服务。适合懂编程、想做模型落地的开发者。主要通过按天阅读资料并写代码实操。
用起来难吗要写代码在哪用命令行自己部署能用的模型说明里没点名
能做什么
- 部署兼容标准接口的大模型服务
- 搭建仪表盘监控延迟与运行成本
- 模拟高并发请求进行性能压力测试
- 通过量化和推测解码优化推理速度
怎么开始
- 必须具备编程基础并准备好租用远程显卡
- 按照每周规划阅读性能原理与相关文档
- 每天花 30 分钟运行代码构建和测试服务
选它,如果你……
- 你想学习如何把大模型部署到真实服务器
- 你有空每天花半小时完成 10 周的实践路线
- 你想掌握模型性能测试与运行成本优化
别选,如果你……
- 你不会写代码或对底层部署完全不了解
- 你只想找开箱即用的大模型聊天工具
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
看看它的样子
综合评价
一般更新放缓或问题处理差
- 更新放缓近 90 天改代码 1 次;没有正式发版记录
- 问题处理暂不评近 90 天只有 0 个新问题,太少不评
- 用的人一般GitHub 收藏 1,162,近 7 天新增 150;1 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
GitHub 收藏
1,162 次净增 +1892026/10/12—2026/11/102026/11/10 · 1,162 次
查看每日记录
| 日期 | GitHub 收藏(次) |
|---|---|
| 2026/10/12 | 973 |
| 2026/10/13 | 973 |
| 2026/10/14 | 974 |
| 2026/10/15 | 976 |
| 2026/10/16 | 977 |
| 2026/10/17 | 977 |
| 2026/10/18 | 988 |
| 2026/10/19 | 995 |
| 2026/10/20 | 997 |
| 2026/10/21 | 997 |
| 2026/10/22 | 1,000 |
| 2026/10/23 | 1,001 |
| 2026/10/24 | 1,002 |
| 2026/10/25 | 1,007 |
| 2026/10/26 | 1,008 |
| 2026/10/27 | 1,009 |
| 2026/10/28 | 1,009 |
| 2026/10/29 | 1,011 |
| 2026/10/30 | 1,011 |
| 2026/10/31 | 1,011 |
| 2026/11/01 | 1,010 |
| 2026/11/02 | 1,012 |
| 2026/11/03 | 1,012 |
| 2026/11/04 | 1,012 |
| 2026/11/05 | 1,013 |
| 2026/11/06 | 1,013 |
| 2026/11/07 | 1,051 |
| 2026/11/08 | 1,083 |
| 2026/11/09 | 1,133 |
| 2026/11/10 | 1,162 |
能替代它的
标出的是和 Time To First Token 不一样的地方
LLM Course综合评价:谨慎覆盖大模型全流程学习,不局限于推理服务优化还没人评 · 278 天前更新
Made With ML综合评价:谨慎侧重通用机器学习工程落地,非专攻大模型推理还没人评 · 250 天前更新
AI Engineering Hub综合评价:一般涵盖多种 AI 实战案例,非聚焦推理部署单一路线还没人评 · 9 天前更新
| 软件 | 起步价 | 难不难用 | 中文 | 开源 | 口碑 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Time To First Token | 免费 | 要写代码 | 没写明 | 开源 | 还没人评 | 87 天前 |
| LLM Course | 免费 | 要写代码 | 没写明 | 开源 | 还没人评 | 278 天前 |
| Made With ML | 免费 | 要写代码 | 没写明 | 开源 | 还没人评 | 250 天前 |
| AI Engineering Hub | 免费 | 要写代码 | 没有中文界面 | 开源 | 还没人评 | 9 天前 |
逐项对比Time To First Token 对
| Time To First Token | LLM Course | |
|---|---|---|
| 起步价 | 免费 | 免费 |
| 难不难用 | 要写代码 | 要写代码 |
| 中文 | 没写明 | 没写明 |
| 开源 | 开源 | 开源 |
| 口碑 | 还没人评 | 还没人评 |
| 最近更新 | 87 天前 | 278 天前 |
标黄的是两款不一样的地方
用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
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