Как это устроено
Домашние GPU, одна частная сеть.
inference.club is a Tailscale tailnet that joins consumer hardware — RTX PCs, the DGX Spark, Apple silicon — so members can safely expose their inference through one unified API, across the whole range of AI modalities: chat, images, video, speech, music, 3D.
Избранные генерации
Создано в сети
Настоящие запросы участников, выполненные на оборудовании сообщества. Нажмите на карточку, чтобы открыть полный запрос.
“Type text, pick a voice, and synthesize natural speech.”
summarize this article: AI Outperforms Law Professors in Stanford Law Study In a rigorous blind study, law professors overwhelmingly preferred AI-generated answers to student legal questions over answers written by fellow law professors—and flagged the AI answers as potentially m…
**Summary** A blind study led by Stanford Law professor Julian Nyarko found that law professors overwhelmingly preferred AI‑generated answers to contract‑law questions over answers written by their fellow professors. In a head‑to‑head comparison of nearly 3,000 anonymized respon…



disco funk vibes party
Готовая замена для OpenAI SDK.
Зарегистрируйтесь, создайте токен и направьте клиент на api.inference.club/v1. Каждая модель в сети доступна одним запросом.
export OPENAI_API_KEY=ic_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export OPENAI_BASE_URL=https://api.inference.club/v1
curl $OPENAI_BASE_URL/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3.6-27b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "explain MoE in one sentence"}
]
}'Оберните любой OpenAI-совместимый сервер.
Уже запущен vllm, llama.cpp или ollama? Направьте на него агента — и вы узел сети.
# Already running vLLM, llama.cpp, or Ollama on your GPU?
# Point the agent at it and join the network.
export INFERENCE_CLUB_API_KEY=ic_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
export OPENAI_API_KEY=local-key # whatever your local server expects
docker run --rm -d --name club-agent --network host \
-e INFERENCE_CLUB_API_KEY \
-e OPENAI_BASE_URL \
-e OPENAI_API_KEY \
ghcr.io/inference-club/inference-club-agent:latestАрхитектура
Три части. Никакой магии.
Проследите путь одного запроса от вашего кода к GPU и обратно. Облачный управляющий слой аутентифицирует, применяет ваши правила приватности и маршрутизирует — но сама модель работает на вашем собственном оборудовании.
Операторы запускают агентов
Участники запускают inference-club-agent рядом со своим локальным LLM-сервером. Агент объявляет все модели, которые обслуживает сервер.
Агенты подключаются к tailnet
Каждый агент получает временный ключ Tailscale и присоединяется к нашей частной mesh-сети. Никаких публичных эндпоинтов. Никакого проброса портов. Только WireGuard.
Потребители отправляют запросы
Вызовы к api.inference.club направляются к онлайн-агенту, обслуживающему запрошенную модель. Стриминг работает. Задержка минимальна.
Your application
curl · OpenAI SDK · the Playground · your agents
api_key = "ic_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
api.inference.club — the control plane
one small cloud VPS (Hetzner). It routes; it never runs the model.
Caddy
TLS · reverse proxy
Django + DRF
OpenAI-compatible /v1 router · auth · routing
Access control
visibility · per-service ACLs · kill switch
Celery workers
async jobs · batches · workflow DAG
Postgres + Redis
state · queue · throttling
GCS
images · video · voice · music
The inference.club tailnet
a private Tailscale mesh — pure WireGuard
Your rig — where inference actually happens
a GPU you own, at home, on hardware you trust
inference-club-agentcontainer · --network host Joins the tailnet with its minted key, advertises models from agent.yaml, and forwards each request to whatever you already run locally:
→ http://localhost:1234/v1
Follow one request
- 1Your code calls api.inference.club/v1 with your ic_ key — the same request you’d send OpenAI.
- 2Caddy terminates TLS; Django authenticates the key and applies your privacy + access rules.
- 3The router picks a healthy, online node that actually serves the requested model.
- 4Django (via a Tailscale SOCKS5 sidecar) dials the node by MagicDNS over WireGuard — no ports, no tunnels.
- 5The agent container hands the request to your local LLM server on localhost.
- 6Tokens (or images / video / audio) stream back along the exact same path.
In one breath
“inference.club is what happens when you point an OpenAI-compatible API at a pile of consumer GPUs you actually own and trust — a private Tailscale tailnet quietly stitching a 4090 here, an M3 Ultra there, a DGX Spark and a couple of 3090s into one WireGuard mesh with no ports forwarded and no firewall holes, where a littleinference-club-agentcontainer sits next to whatever you’re already running — vLLM, llama.cpp, Ollama, LM Studio — and advertises it through a manifest, while back in the cloud a Django + Celery server behind Caddy authenticates youric_key, enforces your privacy and per-service access controls, and routes the call over the tailnet by MagicDNS to a healthy online node, with Redis and Postgres driving async jobs, batches and a whole workflow DAG engine, GCS holding the images, video, voice and music that come back, a Nuxt playground and dashboard to poke at all of it, the home fleet itself migrating from Docker to k3s, and the entire thing — chat, images, LTX-2 video, Dia voice cloning, speech, the works — sitting behind one base URL you can curl, so go ahead and build something, and, as the prompt says: Make no mistakes.”
Почему inference.club
Создано под то, как открытые модели действительно работают.
OpenAI-совместимость
Готовая замена. Поменяйте базовый URL и ключ — ваши существующие SDK и промпты просто работают.
Настоящие GPU, настоящие модели
Участники обслуживают модели с открытыми весами на собственном оборудовании: Qwen, Llama, DeepSeek, Mistral, Gemma.
Приватность по умолчанию
Запросы доходят до провайдеров через Tailscale со сквозным шифрованием. Никаких публичных эндпоинтов для сканирования.
Клуб, а не вендор
Объединяйте вычислительные ресурсы с людьми, которым доверяете. Подключайте узел, когда есть свободные ресурсы. Используйте сеть, когда они нужны.
Из блога
Все записиРекомендуемое
From docker sprawl to k3s: rebuilding my home inference fleet
A 'healthy' mesh-generation service sat wedged for three days while my agent.yaml described services that didn't exist. So I moved four GPU boxes — three RTX 4090s and a DGX Spark — onto k3s and taught the inference-club-agent to discover services from the Kubernetes API instead of a config file. Health checks lie; queues don't. Config is fiction; clusters are testimony.