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于 2025-07-07 10:21:29 首次发布
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Vllm

vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐与内存使用效率。vLLM是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，可以和HuggingFace 无缝集成。vLLM利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值

爱寻酱
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LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
丨汀、的博客
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【vLLM 学习】使用 OpenAI 批处理文件格式进行离线推理
HyperAI超神经
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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。
【大模型】Vllm基础学习
idiotyi的博客
06-26 1504
vllm是一个大语言模型高速推理框架，旨在提高大模型的服务效率。优势是内存管理，实现的核心是pageattetion算法。仅在gpu上加速，不在cpu加速。
【vLLM 学习】基础教程
HyperAI超神经
05-14 1315
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应该怎么学习
keyboard专栏
09-19 1007
摘要：vLLM是一个高效的大语言模型推理框架，通过PagedAttention技术优化KV Cache管理，显著提升吞吐量。本文提供从入门到生产的完整指南：1) 安装vLLM或使用官方Docker镜像；2) 启动OpenAI兼容服务并调用；3) 性能调优参数如显存利用率、并行策略；4) 量化等省显存技巧；5) 生产部署建议。包含常见问题排查和从0到1的实操清单，帮助用户快速掌握vLLM的核心功能与应用方法。
推理框架 vllm 学习总结
02-06
### 推理框架 vllm 学习总结 #### 背景介绍 在大型语言模型（LLM）的推理过程中，显存管理是至关重要的技术挑战之一。自回归模型在生成下一个词（token）时依赖于先前生成的词序列，这导致了一系列名为KV缓存...
vLLM 学习笔记｜Guided Decoding (V1)
AI Infra / LLM / 软件开发
04-16 1626
目前，vLLM 的 V1 Engine 还在积极开发中（变动频繁），其 Structured Output 特性也还只支持xgrammar和guidance后端。本文中介绍的内容，仅代表写下这篇文章时代码的状态（v0.8.4），后续 Structured Output 模块如果还有比较大的调整，再考虑另写文章进行分享。另外，目前我的工作就是全职参与 vLLM 社区的开发和维护，后续我还会持续分享更多关于 vLLM 最新进展的学习笔记，欢迎大家持续关注～
vLLM 学习笔记｜Guided Decoding
AI Infra / LLM / 软件开发
03-20 1481
一般来说，LLM 的输出通常是一段符合人类表达习惯的文本序列，这让我们可以利用 LLM 来回答问题或是创作内容。然而，当我们需要 LLM 的输出符合特定的格式（如：JSON、SQL、正则表达式等）时——例如希望 LLM 根据我们的需求生成查询数据库的 SQL 语句，通过微调的方法通常很难达到我们预期的效果。这时，就需要用到 Guided Decoding 技术，它可以通过影响模型输出层的 Logits 分布（施加 Mask 过滤不满足要求的 Token）来达到规范模型输出格式的效果。brand: str。
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署
每天多一点干货
06-01 817
运营面经#面试问题：1. 万达酒店作为行业内的知名品牌，在面对日益激烈的市场竞争和不断变化的消费者。#运营面经#在当前电动车市场竞争如此激烈且多元化的态势下，雅迪如何通过运营手段来突出自身产品的优势和。#我的实习求职记录# #牛客福利打卡# 好焦虑好焦虑啊，八股文背完了忘，算法题刷完过几天还是忘，好多。宿舍的兄弟都陆续去实习了，想到下次周末回宿舍的时候宿舍一个人都没有，突然好伤感 #正在实习的碎碎念#昨天阅文开奖，但没接电话，当时在忙，之后会补吗，还是直接没机会了应该是阅文的，我看和之前阅文hr电话。
AI本地部署难？这篇小白教程（vllm）让你秒懂，从此告别云服务器！
2401_85375151的博客
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目前开源大模型的一大优势就是，它可以本地化部署，只要你的显卡硬件配置能满足要求，你可以在自己的本地部署属于自己的大模型，不用担心数据泄露等问题。下面康师傅将从部署设备、部署架构、部署模型，带大家初步尝试AI大模型的本地化部署，本篇以VLLM为例进行介绍。
【vLLM 学习】快速入门
HyperAI超神经
03-28 1666
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的使用方式，入门教程
kcarly的专栏
02-27 4069
vLLM是一个强大且易于使用的推理框架，适用于多种场景。通过上述步骤，您可以快速上手并开始使用vLLM进行大语言模型推理。如果遇到问题，可以参考官方文档或社区资源进行解决。全参数微调（Full-Parameter Fine-Tuning）vLLM支持对预训练模型进行全参数微调，以适应特定任务或数据集。这种方法通过调整所有模型参数来优化性能，适用于需要大量数据和计算资源的场景。LoRA是一种高效、快速且参数效率高的微调方法，特别适用于资源有限的环境，如移动应用或边缘设备。
轻松理解vLLM：大语言模型推理的高效利器与实用示例
Q2024107的博客
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vLLM是一个高效开源框架，专为大型语言模型(LLM)推理优化设计。其核心PagedAttention技术借鉴操作系统分页思想，将注意力计算分块管理，显存利用率高达96%，显著提升性能。vLLM支持多GPU并行、多种解码算法，兼容HuggingFace模型和OpenAI API，在推理速度上比传统框架快3.5-24倍。该框架适用于聊天机器人、长文本生成等高并发场景，通过简单API即可实现性能提升，无需修改模型结构。
OpenAI最新模型来了！什么是GPT-4o？如何开启GPT-4o教程！
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5月13日上午10点，OpenAI发布了GPT-4的迭代版本，GPT-4o。GPT-4o (“o” for “omni”)，意思是更全能。免费给所有人使用，功能方面速度大幅度提升，处理文字、图片、语音会更快反应出来，GPT-4o 支持50种语言，可以进行实时语言同声翻译，还可以通过摄像头识别人类表情和情绪，并且通过语音来表达，GPT-4o不管是在语音、视觉功能上算得上目前最高模型的水平了。
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只要理解了。
VLLM：虚拟大型语言模型（Virtual Large Language Model）
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管理角度： - 设立明确的管理策略和政策，以确保数据安全和隐私保护。 - 设计有效的质量控制流程，监控和维护课程质量。 - 提供持续的用户支持和客户关系管理，以提高用户满意度。
大模型教程：使用 Milvus、vLLM 和 Llama 3.1 搭建 RAG 应用
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Milvus 是一款开源的分布式向量数据库，可用于存储、索引和搜索向量数据，适用于生成式 AI（GenAI）应用。Milvus 支持 hybrid search、元数据过滤、重排（Reranking），能够高效处理万亿规模的向量，助力开发者搭建 AI 和 ML 应用。您可以在本地运行 Milvus standalone 或 cluster 版本，或者使用全托管的 Milvus 服务——Zilliz Cloud。
学习使用vllm启动模型服务
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我们正在回答用户关于如何使用vLLM启动模型服务及学习资料的问题。 根据引用[1]和引用[2]，我们可以知道： 1. 用户可以使用LazyLLM库中的TrainableModule来加载一个量化模型（如Qwen2-72B-Instruct-AWQ），然后...
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