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vLLM是一种用于大规模语言模型（LLM）推理的框架，旨在提高模型的吞吐量和降低延迟。vLLM通过优化内存管理和调度策略，显著提升了模型在高并发场景下的性能。vLLM利用了一种名为PagedAttention的注意力机制，该机制借鉴了虚拟内存和分页技术，以减少缓存内存（KV Cache）的浪费，并允许在请求之间灵活共享KV缓存。这种设计使得vLLM在保持与现有系统相同延迟水平的情况下，能够将吞吐量提高2到4倍。

本文分别介绍了Open Web UI和AnythingLLM的安装、部署和使用。 包括如何与Ollama对接，并使用Ollama上的模型（大语言模型）。

是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，旨在简化在本地环境中部署和运行这些模型的过程。它支持多种操作系统，包括Windows、macOS和Linux，并且可以通过Docker容器进行管理。Ollama封装了llama.cpp库，并提供与OpenAI兼容的API，支持多种语言模型如Llama3、Mistral和Gemma。此外，Ollama还支持并行请求和多线程操作，提高了效率。用户可以通过简单的命令行工具或Web界面（OpenWebUI、Hollama等）来管理和运行模型。