vLLM

加州伯克利开源的高性能LLM推理引擎，PagedAttention显存管理技术，吞吐量领先，大模型服务主流方案。

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工具介绍

一、项目简介 vLLM是加州大学伯克利分校开源的高性能大语言模型推理与服务引擎，其核心创新PagedAttention技术借鉴操作系统虚拟内存分页思想，高效管理KV Cache显存，大幅提升推理吞吐量并支持连续批处理。vLLM提供OpenAI兼容API与量化支持，已成为生产环境部署Llama、Qwen等大模型的主流方案之一。 二、核心特性 1. PagedAttention：显存管理创新，吞吐量较传统方案提升数倍。 2. 高吞吐服务：连续批处理与动态调度，最大化GPU利用率。 3. OpenAI兼容API：无缝接入现有应用生态。 4. 量化与多模型：支持AWQ/GPTQ量化与主流开源模型。 三、典型应用 大模型在线服务、API平台、多轮对话应用、企业AI基础设施。 四、获取方式 项目开源在GitHub（vllm-project/vllm），pip安装即可使用。

功能特点

标签：vLLM 推理 高吞吐 部署 需翻墙

分类：推理与部署工具