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vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →在继续进行本指南之前，请务必完成。默认情况下，vLLM 从下载模型。如果您想在以下示例中使用。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 最初在 Intel GPU 平台上支持基本模型推理和服务。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 使用 PyTorch XLA 支持 Google Cloud TPU。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 使用 PyTorch XLA 支持 Google Cloud TPU。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →从 vLLM 0.3.3 版本起，支持在带有 Neuron SDK 的 AWS Trainium/Inferentia 上进行模型推理和服务。目前 Neuron SDK 不支持分页注意力 (Paged Attention)，但 Transformers-neuronx 支持简单的连续批处理。Neuron SDK 目前支持的数据类型为 FP16 和 BF16。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 最初支持在 x86 CPU 平台上的基本模型推理和服务，数据类型为 FP32 和 BF16。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →由 OpenVINO 驱动的 vLLM 支持来自 vLLM 支持的模型列表 <…/models/supported_models> 中的所有 LLM 模型，并且可以在所有 x86-64 CPU 上（至少需要 AVX2 支持）进行最佳的模型服务。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 支持采用 ROCm 6.1 的 AMD GPU。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/vLLM 是一个 Python 库，包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。vLLM 的灵活性和易用性体现在以下方面：无缝集成流行的 HuggingFace 模型具有高吞吐量服务以及各种解码算法，包括并行采样、束搜索等支持张量并行和流水线并行的分布式推理流式输出提供与 OpenAI 兼容的 API 服务器。