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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 →。

本目录包含用于部署 vLLM 应用程序的 Helm 图表。该图表包含部署配置、自动扩缩容、资源管理及其他相关配置项。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 →。

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vLLM框架实现大语言模型高效推理，通过优化KV缓存内存管理解决性能瓶颈。本文展示如何使用vLLM进行多图像输入的视觉语言模型离线推理，包括加载不同模型（如Aria、Deepseek-VL2、Gemma3等）的处理流程。示例提供了完整的代码实现，涵盖图像获取、提示构建和参数设置，特别针对多图像输入场景优化了内存分配。通过定义ModelRequestData数据类统一管理请求参数，并支持自定义停止标记和聊天模板。该方案已在L4 GPU上验证可行性，适用于各类视觉语言任务。

vLLM是一款高效的大语言模型推理加速框架，专注于优化KV缓存内存管理，实现接近零浪费。该示例展示了如何使用vLLM进行离线推理，支持文本、图像及多模态嵌入生成。代码提供了两种模型(e5_v和VLM2Vec-Full)的实现方案，包含不同模态输入的处理逻辑和提示模板。通过EngineArgs配置模型参数，LLM类执行推理任务，支持图像获取和嵌入输出。该框架简化了多模态模型的应用开发，适合需要高效处理复杂输入的场景。

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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 →源码此脚本用于分析 vLLM 在特定预填充(prefill)或解码(decode)令牌形状下的 TPU 性能表现。注意：实际运行的服务器会混合处理多种形状的预填充和解码请求。假设您已在使用 TPU 环境(本测试基于 TPU v6e)并已按照完成 vLLM 安装。

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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 →源码本指南介绍如何使用 OpenAI 批处理文件格式执行批量推理，完整的 Batch (REST) API。

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