awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

3 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesWorkload Simulations

Tools for simulating specific traffic patterns to measure inference throughput and speed.

Distinct from Inference Speed Profiling: Focuses on synthetic traffic generation and load testing rather than just timing profiling.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Workload Simulations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Workload Simulations GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • lmcache/lmcacheالصورة الرمزية لـ LMCache

    LMCache/LMCache

    6,909عرض على GitHub↗

    LMCache is a distributed key-value cache manager and tiering system designed to accelerate large language model inference. It functions as a tiered storage layer that offloads tensors from GPU memory to CPU RAM, local disks, or remote object stores, enabling the reuse of cached prefixes across different inference sessions and serving engines. The system differentiates itself through a disaggregated prefill-decode model, which separates prompt processing from token generation by transferring caches between distributed compute nodes. It utilizes peer-to-peer orchestration to share and retrieve

    Simulates configurable traffic patterns to report speed and throughput metrics for the inference engine.

    Pythonamdcudafast
    عرض على GitHub↗6,909
  • ai-dynamo/dynamoالصورة الرمزية لـ ai-dynamo

    ai-dynamo/dynamo

    6,112عرض على GitHub↗

    Dynamo is a distributed inference orchestration platform designed for large language models. It functions as a system to coordinate prefill and decode phases across GPU nodes, utilizing a multi-backend runtime adapter to connect engines like vLLM and TensorRT-LLM through a unified block-oriented memory interface. An OpenAI-compatible API server provides the frontend for integration with existing tools and clients. The project is distinguished by its disaggregated serving architecture, which separates prompt processing and token generation onto independent GPU pools to optimize throughput and

    Mimics backend API behavior and synthetic traffic patterns to validate routing and infrastructure logic without consuming GPUs.

    Rust
    عرض على GitHub↗6,112
  • alexcasalboni/aws-lambda-power-tuningالصورة الرمزية لـ alexcasalboni

    alexcasalboni/aws-lambda-power-tuning

    6,028عرض على GitHub↗

    هذا المشروع عبارة عن أداة تحسين أداء ومقياس موارد لـ AWS Lambda. يحلل المقايضة بين سرعة التنفيذ والتكلفة عن طريق اختبار إعدادات ذاكرة مختلفة لتحديد الإعدادات الأكثر فعالية من حيث التكلفة وتقليل الإنفاق التشغيلي. تستخدم الأداة منسق AWS Step Functions لأتمتة تنفيذ وجمع بيانات عمليات اختبار الوظائف المتعددة عبر مستويات طاقة مختلفة. تحاكي أحمال عمل الإنتاج عن طريق حقن بيانات ثابتة أو بعيدة مخصصة واستخدام توزيع حمولة مرجح لمحاكاة أنماط حركة المرور الواقعية. تغطي المجموعة عدة مجالات قدرة، بما في ذلك أخذ عينات الذاكرة التكرارية ونمذجة التكلفة القائمة على المقاييس لتصور مقايضات الأداء. توفر تنظيفاً آلياً للموارد لإصدارات الوظائف المؤقتة والأسماء المستعارة، وإعداد شبكة خاصة للموارد الداخلية المقيدة، وتحميل حمولة بعيد لتجاوز حدود حجم الاستدعاء القياسية. يتم التعامل مع النشر عبر بنيات البنية التحتية ككود (infrastructure-as-code) لضمان إعداد بيئة متسق وقابلية التكرار.

    Simulates production traffic by distributing test input payloads based on assigned relative probability weights.

    JavaScript
    عرض على GitHub↗6,028
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Cross-Model Comparators
  4. Model Performance Benchmarks
  5. Inference Speed Profiling
  6. Workload Simulations

استكشف الوسوم الفرعية

  • Weighted Payload SimulationSimulating production traffic by distributing test inputs based on relative weights. **Distinct from Workload Simulations:** Distinct from general workload simulation: specifically handles weighted distribution of payloads to mimic realistic traffic patterns.