EXO 是一个开源项目,可以将多个设备连接成一个AI集群,实现分布式运行大型AI模型。
- 自动设备发现: 无需手动配置,设备自动识别并连接
- RDMA支持: 通过Thunderbolt 5实现超低延迟通信
- 拓扑感知: 根据设备资源和网络延迟智能分配模型
- 张量并行: 支持模型分片,多设备性能提升3.2倍
- 内置Dashboard: 提供Web界面管理集群和聊天
- MLX支持: 使用MLX作为推理后端
本版本包含60+个预配置模型,包括:
- Llama系列: Llama-3.2-1B, 3B, 8B, 70B
- Qwen系列: Qwen3-0.6B, 30B, 235B, 480B Coder
- GLM系列: GLM-4.5, 4.7, 4.7-Flash, GLM-5
- DeepSeek系列: DeepSeek-V3.1 (4bit/8bit)
- Kimi系列: Kimi-K2-Instruct, Kimi-K2-Thinking, Kimi-K2.5
- MiniMax系列: MiniMax-M2.1, M2.5
- 操作系统: Termux (Android)
- 架构: aarch64 (ARM64)
- Python: python, libpython
- OpenSSL: openssl
- 存储空间: 至少3GB可用空间
- 内存: 建议4GB以上(运行大型模型)
在Termux中执行:
dpkg -i exo_0.1.0_aarch64.deb安装后直接运行:
exo打开浏览器访问:
http://localhost:52415
- 包名: exo
- 版本: 0.1.0
- 架构: aarch64
- 文件大小: 1.3GB
- 安装大小: 2.9GB
- 安装路径:
/data/data/com.termux/files/usr/lib/exo - 可执行文件:
/data/data/com.termux/files/usr/bin/exo
- Python虚拟环境(包含所有依赖)
- EXO源代码
- 预构建的Dashboard
- Rust绑定(预编译)
- 启动脚本
本打包版本遵循Apache 2.0许可证,与上游项目保持一致。
完整许可证文本请参阅 LICENSE 文件。
- 打包维护: lemonhub@163.com
- 上游项目: exo-explore/exo
如果您在使用过程中遇到问题,请:
- 查看 故障排除 文档
- 访问上游项目: https://github.com/exo-explore/exo/issues
- 联系打包维护者: lemonhub@163.com
本打包版本基于 exo 项目,感谢所有贡献者的辛勤工作。
发布日期: 2026年2月22日
构建环境: Debian GNU/Linux 13 (trixie) - PRoot
Python版本: 3.13.5
目标平台: Termux Android