PyPI
linkedin/Liger-Kernel
Efficient Triton Kernels for LLM Training
BSD-2-Clause17 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
Усі теги
Тег каталогу
#triton
Усі репозиторії публічного реєстру з цим тегом — із тем GitHub або ключових слів, які публікують їхні реєстри пакетів. Здоров'я вимірюється за тією ж версіонованою методологією, що й решта реєстру.
12 записів
PyPI
flagos-ai/FlagGems
FlagGems is an operator library for large language models implemented in the Triton Language.
Apache-2.014 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
triton-inference-server/model_analyzer
Triton Model Analyzer is a CLI tool to help with better understanding of the compute and memory requirements of the Triton Inference Server models.
Apache-2.014 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
meta-pytorch/tritonparse
TritonParse: A Compiler Tracer, Visualizer, and Reproducer for Triton Kernels
BSD-3-Clause15 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go · PyPI
pmady/keda-gpu-scaler
KEDA External gRPC Scaler for GPU workloads - native NVML metrics via DaemonSet, no Prometheus required
Apache-2.018 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
erfanzar/EasyDeL
Accelerate, Optimize performance with streamlined training and serving options with JAX.
Apache-2.019 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · crates.io
ahb-sjsu/turboquant-pro
Consumer-aware compression for embedding indexes and LLM KV caches — compress by the metric the downstream consumer actually uses. PCA-Matryoshka + TurboQuant (27x @ 99.8% recall@10), asymmetric K/V, CUDA/Triton kernels, vLLM plugin, replayable CI-gated claims. MIT.
MIT5 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
pjordanandrsn/experts4bit-qlora
Train and serve MoE models that do not fit in VRAM: fused 4-bit experts, QLoRA, CPU/NVMe offload, and fast inference on consumer NVIDIA GPUs.
MIT15 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
RobTand/gridbook
Out-of-tree vLLM plugin and open format spec for NVFP4-CB / FP8-CB product-codebook weights — 2-6 bit-per-weight LLM quantization served on native Blackwell tensor cores.
Apache-2.018 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
npm
ormasoftchile/triton
triton diagramming
Без ліцензії14 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
nactttch/g2n
A torch.compile backend that pays attention: custom FX fusion passes, a Triton LayerNorm kernel, and a persistent compile cache. Apache-2.0 free core of the g2n platform.
Apache-2.015 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
leanprover/KLR
A formalization of ML kernel languages
Apache-2.019 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0