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Apache-2.0
许可证
Python
语言
2023-04-19
创建时间
2026-11-09
最近更新

项目能做什么

支持将 DeepSeek、Llama 等开源 LLM 作为兼容 OpenAI 的 API 端点在云端运行。
来源:AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<div align="center">

<h1>🦾 OpenLLM: Self-Hosting LLMs Made Easy</h1>

[![License: Apache-2.0](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202-green.svg)](https://github.com/bentoml/OpenLLM/blob/main/LICENSE)
[![Releases](https://img.shields.io/pypi/v/openllm.svg?logo=pypi&label=PyPI&logoColor=gold)](https://pypi.org/project/openllm)
[![CI](https://results.pre-commit.ci/badge/github/bentoml/OpenLLM/main.svg)](https://results.pre-commit.ci/latest/github/bentoml/OpenLLM/main)
[![X](https://badgen.net/badge/icon/@bentomlai/000000?icon=twitter&label=Follow)](https://twitter.com/bentomlai)
[![Community](https://badgen.net/badge/icon/Community/562f5d?icon=slack&label=Join)](https://l.bentoml.com/join-slack)

</div>

OpenLLM allows developers to run **any open-source LLMs** (Llama 3.3, Qwen2.5, Phi3 and [more](#supported-models)) or **custom models** as **OpenAI-compatible APIs** with a single command. It features a [built-in chat UI](#chat-ui), state-of-the-art inference backends, and a simplified workflow for creating enterprise-grade cloud deployment with Docker and Kubernetes.

Understand the [design philosophy of OpenLLM](https://www.bentoml.com/blog/from-ollama-to-openllm-running-llms-in-the-cloud).

## Get Started

Run the following commands to install OpenLLM and explore it interactively.

```bash
pip install openllm  # or pip3 install openllm
openllm hello
```

![hello](https://github.com/user-attachments/assets/5af19f23-1b34-4c45-b1e0-a6798b4586d1)

## Supported models

OpenLLM supports a wide range of state-of-the-art open-source LLMs. You can also add a [model repository to run custom models](#set-up-a-custom-repository) with OpenLLM.

<table>
  <tr>
    <th>Model</th>
    <th>Parameters</th>
    <th>Required GPU</th>
    <th>Start a Server</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>deepseek</td>
    <td>r1-671b</td>
    <td>80Gx16</td>
    <td><code>openllm serve deepseek:r1-671b</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>gemma2</td>
    <td>2b</td>
    <td>12G</td>
    <td><code>openllm serve gemma2:2b</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>gemma3</td>
    <td>3b</td>
    <td>12G</td>
    <td><code>openllm serve gemma3:3b</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>jamba1.5</td>
    <td>mini-ff0a</td>
    <td>80Gx2</td>
    <td><code>openllm serve jamba1.5:mini-ff0a</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>llama3.1</td>
    <td>8b</td>
    <td>24G</td>
    <td><code>openllm serve llama3.1:8b</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>llama3.2</td>
    <td>1b</td>
    <td>24G</td>
    <td><code>openllm serve llama3.2:1b</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>llama3.3</td>
    <td>70b</td>
    <td>80Gx2</td>
    <td><code>openllm serve llama3.3:70b</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>llama4</td>
    <td>17b16e</td>
    <td>80Gx8</td>
    <td><code>openllm serve llama4:17b16e</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>mistral</td>
    <td>8b-2410</td>
    <td>24G</td>
    <td><code>openllm serve mistral:8b-2410</code></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>mistral-large</td>
    <td>123b-2407</td>
    <td>80Gx4</td
阅读完整原文

商业机会分析 AI 生成

企业私有化开源模型推理交付与调优方案

产品构想基于 OpenLLM 为中小型企业提供从模型选型(如 DeepSeek/Llama)、量化剪枝、本地或私有云集群一键部署的整体技术实施与性能调优服务。
核心功能私有化一键安装脚本、OpenAI 接口兼容层定制、GPU 显存与吞吐量监控、多卡并行/量化调优配置。
目标用户有数据合规要求、需在内网部署开源 LLM 的金融、医疗或政企客户。
难度/周期中等偏高 · 1 - 2 个月 · 成本:主要为开发与调试用算力成本(约 $500 - $1500/月),视客户环境而定。
收费模式按项目交付收取实施费,后续收取按年维护订阅费。
竞争风险BentoML 官方云平台(BentoCloud)可能提供直接竞品;重度依赖定制化现场交付,边际成本高(推测)。
依据 已验证事实

LLM 推理网关与多租户权限/计费中继组件

产品构想包装 OpenLLM 实例,在其前端提供企业级 API Key 管理、Token 消耗计量、敏感词过滤及多实例负载均衡网关。
核心功能兼容 OpenAI 协议的鉴权网关、实时 Token 计费看板、多模型实例动态路由与健康检查、模型冷启动管理。
目标用户内部多部门共用私有 LLM 算力资源的企业架构师、SaaS 开发者。
难度/周期中等 · 1 - 1.5 个月 · 成本:开发测试服务器与基础云函数开销(约 $100 - $300/月)。
收费模式开源核心网关 + 商业版(多租户管理、SSO 对接、高级审计日志功能付费)。
竞争风险市面上存在 LiteLLM、OneAPI 等成熟同类网关工具,竞争激烈(推测)。
依据 数据支持的判断

垂直领域小模型一键打包与微调部署工具箱

产品构想结合 OpenLLM 的 fine-tuning 与 serving 能力,针对特定任务(如代码审查、结构化抽取)提供预配置微调+部署工作流工具。
核心功能数据集预处理向导、轻量级 LoRA 微调流水线集成、一键导出为 OpenLLM 兼容服务容器镜像。
目标用户缺乏专业算法团队但需要定制专有业务小模型的中小研发团队。
难度/周期高 · 2 - 3 个月 · 成本:模型微调测试算力开销较高(约 $1000 - $3000)。
收费模式工具软件商业授权许可,或按微调任务打包次数收费。
竞争风险微调效果受数据质量影响大,客户交付标准难以量化,售后技术支持成本高(推测)。
依据 尚需验证的假设
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目中文简介Stars语言
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The easiest way to serve AI apps and models - Build Model In
8,936 Python
bentoml/Yatai 中文介绍暂未生成
Model Deployment at Scale on Kubernetes 🦄️
839 TypeScript
bentoml/BentoDiffusion 中文介绍暂未生成
BentoDiffusion: A collection of diffusion models served with
390 Python
Pythondeveloper6/Awesome-MLOPS 中文介绍暂未生成
All the available resources to master MLOPS from scratch
382 -
aarnphm/whispercpp 中文介绍暂未生成
Pybind11 bindings for Whisper.cpp
343 C++
ssheng/BentoChain 中文介绍暂未生成
A voice-enabled chatbot application built using of 🦜️🔗 LangC
194 Python
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2023-04-19,近 30 天仍在推送,发布过 100 个 Release
社区活跃Star 12,591 / Fork 847 / Issue 22(数据支持,可自行核实)
许可证Apache-2.0
主要风险上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价

安装与使用

快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/bentoml/OpenLLM.git
cd OpenLLM
# 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
阅读原仓库文档
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。