flashtensors 致力于将模型从磁盘加载到 GPU 的冷启动时间显著缩短，从而支持在受限资源上进行快速推理与热插拔。
详细介绍
flashtensors 是一个高性能的模型加载与推理支持库，目标是让大型模型的冷启动时间降到秒级（文档中对比显示通常可达 3s 以内），并支持在单台设备上同时驻留与热切换大量模型。它提供守护进程、CLI 与 Python SDK，能够与现有后端（如 vLLM）集成，支持将模型转换为快速加载格式并通过 gRPC/本地 API 暴露推理能力。
主要特性
- 极快的加载速度：相比传统加载方式有多倍加速，冷启动时间明显降低。
- 热插拔与多模型驻留：在同一设备上托管数十到上百个模型并按需切换。
- 守护进程与 CLI：提供
flash start、flash pull、flash run等工具链，便于运维与自动化。 - SDK 集成：提供 Python SDK，能与 vLLM 等推理后端无缝对接。
使用场景
- 边缘推理与本地部署：机器人、嵌入式设备或私有环境的低延迟推理。
- 多模型服务：需在同一资源上管理多模型的服务化平台或实验室环境。
- Serverless 推理：按需加载模型以减少资源占用与冷启动成本。
技术特点
- 采用高效的序列化/存储格式与分块加载策略以减少 I/O 与显存准备时间。
- 支持配置化内存池与并发线程数以优化不同硬件上的性能。
- 提供基准与监控能力以量化加载时间与内存占用，便于容量规划。