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Vllm
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vLLM的目标受众主要是需要进行大型语言模型推理和提供服务的开发者和企业。它适合于那些需要快速、高效地部署和运行大型语言模型的应用场景，如自然语言处理、机器翻译、文本生成等。
开发与工具模型训练与部署#LLM#推理#服务#GPU#量化#分布式#API兼容国外精选商用
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简介
vLLM是一个为大型语言模型(LLM)推理和提供服务的快速、易用且高效的库。它通过使用最新的服务吞吐量技术、高效的内存管理、连续批处理请求、CUDA/HIP图快速模型执行、量化技术、优化的CUDA内核等，提供了高性能的推理服务。vLLM支持与流行的HuggingFace模型无缝集成，支持多种解码算法，包括并行采样、束搜索等，支持张量并行性，适用于分布式推理，支持流式输出，并兼容OpenAI API服务器。此外，vLLM还支持NVIDIA和AMD GPU，以及实验性的前缀缓存和多lora支持。
截图
产品特色
支持与HuggingFace模型的无缝集成
提供高吞吐量的服务，支持多种解码算法
支持张量并行性，适用于分布式推理
支持流式输出，提高服务效率
兼容OpenAI API服务器，方便集成现有系统
支持NVIDIA和AMD GPU，提高硬件兼容性
使用教程
1. 安装vLLM库及其依赖项
2. 根据文档配置环境变量和使用统计收集
3. 选择并集成所需的模型
4. 配置解码算法和性能调优参数
5. 编写代码实现推理服务，包括请求处理和响应生成
6. 使用Docker部署vLLM服务，确保服务的稳定性和可扩展性
7. 监控生产指标，优化服务性能
流量来源
直接访问45.37%外链引荐37.10%邮件0.03%
自然搜索16.61%社交媒体0.76%展示广告0.13%
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