vLLM

‌vLLM（Virtual Large Language Model）‌是一个用于优化大型语言模型（LLM）推理的高效系统。它的主要设计目标是通过减少计算开销和提高吞吐量，来加速LLM在推理阶段的性能‌1。

技术特点和应用场景

vLLM具有以下核心特性：

• ‌高效内存管理‌：vLLM采用PagedAttention技术，能够更高效地管理注意力键和值的内存，从而减少内存使用‌2。
• ‌高性能计算‌：vLLM使用CUDA/HIP图实现快速执行模型，支持量化技术如GPTQ、AWQ、INT4、INT8和FP8，进一步优化了计算效率‌3。
• ‌灵活性和易用性‌：vLLM无缝集成流行的HuggingFace模型，支持高吞吐量服务以及各种解码算法，包括并行采样、束搜索等‌3。

最新动态和未来展望

vLLM在社区中受到了广泛关注，特别是在AI推理服务器领域。其高效的内存管理和高性能计算能力使其在大型语言模型的推理和部署中表现出色。随着AI技术的不断发展，vLLM有望在未来的大型语言模型应用中发挥更加重要的作用。

 

https://vllm.hyper.ai/docs/#%E5%85%A5%E9%97%A8