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  • 有人使用vLLM加速过自己的大语言模型吗?效果怎么样? - 知乎
    vLLM是通过什么技术,动态地为请求分配KV cache显存,提升显存利用率的? 当采用动态分配显存的办法时,虽然明面上同一时刻能处理更多的prompt了,但因为没有为每个prompt预留充足的显存空间,如果在某一时刻整个显存被打满了,而此时所有的prompt都没做完推理
  • 多机多卡docker部署vllm - 知乎
    多机部署vllm实施起来也很简单,利用ray搭建集群,将多台机器的显卡资源整合到一起,然后直接启动vllm。 只是最开始没什么经验,容易踩坑。
  • 如何在 Kubernetes 集群中部署大模型开源推理框架 VLLM?
    vLLM Production Stack填补了vLLM生态在分布式部署上的空白,为大规模LLM服务提供了一个官方参考实现。 项目完全开源,社区活跃,已有来自IBM、Lambda、HuggingFace等公司的30多位贡献者。
  • 如何看待vllm-project vllm-ascend, vLLM原生支持华为昇腾?
    vLLM原生支持昇腾,加速大模型推理创新,社区尝鲜版本首发! 关于mindie: [图片] 我之前做的笔记, 可能有些认知要更新了: 1磨刀师开始砍柴…
  • 大模型推理框架,SGLang和vLLM有哪些区别? - 知乎
    官方vllm和sglang均已支持deepseek最新系列模型 (V3,R),对于已经支持vllm和sglang的特定硬件(对vllm和sglang做了相应的修改,并且已经支持deepseek-v2),为了同样支持deekseek最新系列模型,需要根据最新模型所做改进进行对应修改,V3的模型结构和V2基本一致,核心在MLA
  • 大模型推理框架,SGLang和vLLM有哪些区别?
    vLLM全称Vectorized Large Language Model Inference(向量化大型语言模型推理),简单说就是个专为大模型推理和服务的高性能库。它在速度、效率和易用性上做了优化,所以很多人部署DeepSeek、Qwen、Llama这些模型会选它。 vLLM的设计重点在于:一是 省内存、高吞吐, 特别是在请求同步进行时,让模型推理更省
  • vllm 为什么没在 prefill 阶段支持 cuda graph? - 知乎
    vLLM 在 prefill 阶段未支持 CUDA Graph,并非技术上不可行,而是 在通用推理场景下,收益远小于复杂度和灵活性的损失。 prefill 的动态长度、一次性执行、不可预测的 batching 模式,使得 CUDA Graph 的静态录制机制难以发挥作用。
  • transformers和ollama模型为什么输出速度差距如此之大? - 知乎
    一般模型的支持速度也非常快,不过对于超大型模型(如DeepSeek-V3)的支持速度不如vLLM和LMDeploy。 个人感觉,除非你的应用对大吞吐、大并发有很大要求,否则可以考虑它。




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