在不同环境运行 Laya

Laya Runtimes 与本地部署

根据技术栈、硬件、内存和 serving 方式选择合适的 Laya runtime，并区分上游实现与社区实现。

Laya Python / PyTorch

上游参考实现和 Router。适合作为 canonical API、checkpoint、微调和跨平台推理的起点。

面向 M 系列 Mac 的社区原生 MLX runtime，本地运行 typed decisions，不依赖 PyTorch。

通过 ONNX Runtime 在 Node.js / TypeScript 中运行 Laya，并保持 typed-decision 请求/响应形态。

面向 Apple GPU / MPS 的本地 runtime 与 HTTP server，提供多种内存模式与 benchmark 工具。

使用 Jev-compatible HTTP API 服务 Laya，提供 checkpoint 路由、batch、metrics、Playground 与 NVIDIA / Apple Silicon recipe。