vllm serve Qwen/Qwen25-15B-Instruct --port 9999 --dtype float165 参考1 安装2 下载模型3 批量生成4 兼容OpenAI服务列出模型调用5 参考vLLM是一个快速且易于使用的库,用于 LLM 推理和服务。https://docsvllmai/en/latest/getting_started/#https://docsvllmai/en/latest/serving/openai_compatible_阿明关注点赞

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ReloadYou signed out in another tab or refresh your switched accounts on another tab or refresh your alertvllm-projectPublicA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for are excited to invite you to our Menlo Park meetup with Meta, evening of Thursday, February 27! Meta engineers will discuss the improvements on top of vLLM, and vLLM contributors will share updates from the v07x series of releases Register Now[2025/01]

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vLLM是一个开源框架,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,提升了吞吐量和内存使用效率。其特点包括24倍的吞吐提升和35倍的TGI性能,无需修改模型结构。文章详细介绍了vLLM的离线推理流程,包括KVCache优化、内存管理和内存共享机制。 vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架,旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐与内存使用效率。vLLM是一个快速且易于使用的库,用于 LLM 推理和服务,可以和HuggingFace 无缝集成。vLLM利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,有效地管理注意力键和值。 采用了 PagedAt

VLLM中文站提供高效开源的中文大语言模型(LLM)支持,快速部署AI解决方案。Explore fast, efficient, and open-source Chinese LLM for AI applications vLLM 是一个快速且易于使用的库,用于 LLM 推理和服务。 最先进的服务吞吐量 使用PagedAttention对注意力键和值内存进行高效管理 对传入请求进行连续批处理 使用 CUDA/HIP 图进行快速模型执行 量化:、、INT4、INT8 和 FP8 优化的 CUDA 内核,包括与 FlashAttention 和 FlashInfer 的集成。 推测解码 分块预填充 与流行的 HuggingFace 模型无缝集成 使用各种解码算法(包括并行采样、束搜索等)进行高吞吐量服务 支持分布式推理的

如果您没有现有的 HuggingFace 缓存,则需要启动 vllm0 并等待模型下载完成和服务器准备就绪这将确保 vllm1 可以使用刚刚下载的模型,而无需再次下载。

vLLM相比ollama复杂,ollama启动以后,读取模型文件就可以提供服务,但是vllm则只是一个框架,本身不具有启动服务的能力,它需要依赖python来启动服务注:使用不同的推理模型,需要的模型文件是不一样的,比如我前面用的ollama下载的模型,则只能在ollma里面使用,不能拿到vLLM来使用。