vLLM框架下各量化模型对不同硬件平台的支持

最新推荐文章于 2025-11-25 12:56:30 发布
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#vLLM #人工智能

下方表格出自 vLLM 官方文档（version: v0.8.5.post1）

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Python 领域 vllm 支持的模型类型与使用方法
Python编程之道的博客
07-23 856
vLLM是一个专为大规模语言模型推理优化的Python库，由加州大学伯克利分校的研究团队开发。本文旨在全面介绍vLLM支持的模型类型及其使用方法，帮助开发者高效部署LLM应用。本文首先介绍vLLM的基本概念，然后深入其支持的模型类型，接着详细讲解使用方法，最后提供实际应用案例和性能优化建议。: vLLM的核心技术，通过分页管理注意力机制的键值缓存: 动态批处理技术，提高GPU利用率KV Cache: 注意力机制中的键值缓存更广泛的模型支持：扩展到更多架构和任务硬件特定优化。
vLLM专题（七）-支持的模型列表
02-18 1073
vLLM支持跨多种任务的生成式和池化模型。如果一个模型支持多个任务，您可以通过–task参数来设置任务。对于每个任务，我们列出了已在vLLM中实现的模型架构。每个架构旁边，我们列出了一些使用该架构的流行模型。
vLLM官方中文教程：用vllm实现所有的模型量化
my_name_is_learn的博客
03-11 7706
本文讲解了使用vLLM框架实现模型量化的所有方法
vLLM支持哪些主流模型？完整兼容性列表曝光
最新发布
weixin_34885746的博客
11-25 312
vLLM是一款高性能大模型推理引擎，支持LLaMA、Qwen、ChatGLM、Baichuan、InternLM等50+主流开源模型，通过PagedAttention、连续批处理和动态内存管理显著提升吞吐量并降低显存占用，兼容GPTQ/AWQ量化格式，提供OpenAI兼容API，助力低成本高效部署。
一文速览vLLM支持的大模型推理技术和优化
强化学习曾小健
07-08 3286
通过Marlin内核，我们能够实现对模型参数的量化，从而减少模型的存储空间和计算量，提高模型在部署和推理过程中的性能和效率。Marlin内核通过特定的算法和优化策略，能够在保持模型精度的同时，显著提升模型的推理速度，从而为用户提供更加快速和高效的推理体验。速度和效率： 在生成式任务中，传统的贪婪解码或束搜索算法可能需要完整地搜索整个解码空间，这在大规模模型和长序列情况下会导致计算资源和时间的浪费。推测性解码通过提前终止、多假设生成等技术，能够在保证一定质量的情况下，显著提高解码速度和效率。
利用 vLLM 优化部署私有化大模型，让推理速度飞起
小毕超博客
01-21 4194
vLLM是一个快速且易于使用的大模型库，专为大模型的推理和部署而设计。可以无缝集成 HuggingFace、Modelscope 上的模型。在性能优化上 vLLM 通过引入创新的架构和算法，如Paged Attention、动态张量并行等，减少计算开销和提高吞吐量，实现推理过程的高效，从而加速LLM在推理阶段的性能。一定程度上解决了传统大模型在硬件资源有限情况下的性能瓶颈。
名词解释：vllm，大模型量化；以及如何在vllm实现大模型量化
xiezhipu的博客
03-02 2164
显存受限：如单卡部署70B模型时，W4A16量化可将显存需求从280GB降至80GB低延迟响应：对话系统首token延迟降低40%（实测Llama2-13B）长上下文处理：FP8 KV Cache使32k上下文显存占用减少37%未来随着FP6量化标准的普及和稀疏量化技术的发展，大模型推理效率还将持续提升。开发者需根据业务需求，在模型质量、推理速度、硬件成本之间找到最佳平衡点。
大模型推理框架VLLM-0.7.3源码
03-10
在技术层面，VLLM-0.7.3源码的推出，也预示着人工智能研究者对大模型的理解和优化已经进入了一个新的阶段。通过优化推理引擎，不仅可以提高模型的运行效率，还能够更好地利用硬件资源，这对于降低人工智能应用的成本...
大模型部署指南：vLLM 框架
举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。
09-28 420
本文介绍vLLM大模型部署框架的使用
大模型部署指南：vLLM 框架.pdf
10-14
vLLM还兼容HuggingFace模型架构（如LLaMA、GPT-2等），无需修改模型代码即可部署，同时支持量化（如AWQ、GPTQ）和LoRA等轻量化技术。 在性能优势方面，vLLM具有低延迟、高并发和良好的扩展性。通过优化缓存机制，单...
精选资源
深度学习vLLM框架详解：面向大模型推理的高吞吐率引擎设计与优化技术
06-16
内容概要：vLLM是一个专为大模型推理设计的高吞吐率引擎，其核心创新在于PagedAttention和连续批处理机制。PagedAttention通过将KV缓存划分为固定大小的“块”并在GPU内存中非连续存储，减少了内存碎片，实现了高效...
【AI实战】大模型 LLM 部署推理框架的 vLLM 应用
Zack的博客
07-18 1万+
大模型 LLM 推理框架的 vLLM 应用
大模型推理工具：vLLM的入门使用
热门推荐
2401_84215165的博客
04-08 2万+
vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库。最先进的服务吞吐量使用PagedNote有效管理注意力键和值内存传入请求的连续批处理使用CUDA/HIP图快速执行模型量化：GPTQ、AWQ、SqueezeLLM、FP8 KV缓存优化的CUDA内核与流行的拥抱脸模型无缝集成高吞吐量服务于各种解码算法，包括并行采样、波束搜索等分布式推理的张量并行性支持流式输出与OpenAI兼容的API服务器支持NVIDIA GPU和AMD GPU（实验性）前缀缓存支持。
让大模型部署飞起，用vLLM轻松搞定高性能推理，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
Y525698136的博客
08-27 957
今天，我们要介绍的开源项目——vLLM，正是为了破解这一难题而生。它不仅提供了极致高效的推理性能，还兼具易用性和灵活性，成为LLM服务领域的新宠。
【实战解析】Ollama与vLLM：大模型推理框架对比及最佳选择指南！
2401_85343303的博客
01-15 2736
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，选择合适的推理（部署）框架对实现高效、稳定的模型运行至关重要。Ollama和vLLM作为当下流行的LLM部署工具，各具独特优势与适用场景。本文将深入剖析二者的优缺点，并给出选型建议，同时附上它们的具体使用案例，以便读者更直观地了解其应用情况。Ollama：简单易用的LLM部署工具Ollama以安装简洁、易于使用著称，其官方文档清晰明了，新手也可快速上手。
大模型 API 推理全指南 | OneAPI + Ollama + vLLM + ChatTool
RexWang 的博客
04-29 1万+
OneAPI + vLLM + Ollama + ChatTool，探索如何通过 OpenAI 风格的 API 接口，优雅地管理和调用各种大模型。
总结版 | vLLM这一年的新特性以及后续规划
CV_Autobot的博客
11-10 4046
作者|oldpan编辑| 自动驾驶之心点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『视觉大语言模型』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文本文来自The State of vLLM | Ray Summit 2024 && RoadMap的分享，带大家一起回顾下vllm发展历史、过去一...
vLLM模型推理引擎参数大全
洛阳泰山的博客
03-19 4343
llm ai对话大语言模型推理服务框架引擎 参数 大全
vllm-ascend跑量化模型报错
08-27
在使用 vLLM-Ascend 运行量化模型时，可能会遇到各种错误，如内存不足、算子不支持、模型加载失败等。这些问题通常与模型的量化配置、Ascend设备的兼容性以及vLLM-Ascend框架的实现细节有关。以下是常见的错误及其解决方案。 ### 内存不足错误 在运行量化模型时，如果模型的权重或激活值占用的内存超过了Ascend设备的可用内存，会报出内存不足的错误。这种问题可以通过以下方式解决： - **减少批量大小（batch size）**：适当减小批量大小可以有效降低内存占用，从而避免内存溢出的问题。 - **优化模型结构**：使用更轻量级的模型结构或减少模型的层数和通道数，以降低内存需求。 - **使用内存优化策略**：vLLM-Ascend 提供了内存优化功能，可以通过配置文件或命令行参数启用，例如启用内存复用（memory reuse）[^1]。 ### 算子不支持错误 某些量化操作可能在Ascend设备上不被支持，导致运行时报错。这类问题可以通过以下方式解决： - **检查量化方式**：确保使用的量化方式（如INT8、FP16）在Ascend设备上是支持的。部分设备可能不支持某些量化格式，需要查阅Ascend官方文档确认。 - **使用支持的算子**：对于不支持的算子，可以尝试使用vLLM-Ascend提供的算子替换功能，自动将不支持的算子替换为支持的等效算子。 - **更新驱动和固件**：确保Ascend设备的驱动和固件是最新版本，以获得更好的算子支持[^1]。 ### 模型加载失败 在加载量化模型时，可能会遇到模型文件损坏、格式不正确或路径错误等问题，导致模型加载失败。这类问题可以通过以下方式解决： - **检查模型文件**：确保模型文件完整且未损坏，可以通过重新下载或校验文件哈希值来验证。 - **确认模型格式**：vLLM-Ascend 支持多种模型格式，如ONNX、TensorRT等。确保使用的模型格式与框架兼容。 - **检查文件路径**：确保模型文件的路径正确，并且具有读取权限[^1]。 ### 代码示例 以下是一个使用 vLLM-Ascend 加载量化模型的简单代码示例： ```python from vllm_ascend import LLMEngine # 初始化LLM引擎 engine = LLMEngine(model="path/to/quantized/model", quantized=True) # 运行推理 prompt = "Hello, how are you?" output = engine.generate(prompt) # 打印输出 print(output) ``` ### 调试建议 - **启用调试日志**：在运行时启用调试日志可以帮助定位问题。可以通过设置环境变量 `VLLM_ASCEND_DEBUG=1` 来启用调试日志。 - **使用性能分析工具**：Ascend设备提供了性能分析工具，可以帮助分析模型运行时的性能瓶颈和资源使用情况[^1]。 ### 参考文档 - [vLLM-Ascend 官方文档](https://vllm-ascend.readthedocs.io/) - [Ascend 设备用户指南](https://www.huaweicloud.com/product/ascend.html)[^1]
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