Elastic on-device inference - swap LLM mid-generation and carry KV cache (molt / kvine)
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
- 領域
- ai, machine-learning, mobile-dev
調査の方向性
Read the molt and kvine proposals linked in the issue and compare them with ExecuTorch’s on-device inference capabilities. The issue asks maintainers to choose a direction and offers an RFC, but does not define a specific code change or completion criteria.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
🚀 The feature, motivation and pitch
Hi, proposing a concrete contribution for ExecuTorch:
Proposal 1: molt - elastic on-device inference
Swap the LLM mid-sentence and carry the KV cache across.
When a generation hits memory pressure, it migrates to a smaller model between tokens instead of being reclaimed or restarted.
Repo: https://github.com/NagaYu/molt
Proposal 2: kvine - branch-aware KV cache
Treats agent trajectories as a persistent copy-on-write tree (PyTorch + HF Transformers), useful for branching on-device agents.
Repo: https://github.com/NagaYu/kvine
Portfolio: https://nagayu-portfolio.nagayu.workers.dev/en
Happy to open a PR for Proposal 1 first as an example / RFC if you are open to it. Which would be most useful for ExecuTorch?
MIT for research. Open to commercial license discussion.
Alternatives
No response
Additional context
No response
RFC (Optional)
No response
- 主要言語
- Python
- スター
- 5.1k
- フォーク
- 1.2k
- 平均マージ
- 1日 22時間
- マージ済み PR（30日）
- 684
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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