vLLM

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vLLM 是加州大学伯克利分校发布的开源大语言模型高吞吐量推理和服务框架，使用 Python 和 CUDA C++ 实现。

网站服务：AI项目，LLM部署，开源，推理框架，AI项目，LLM部署，开源，推理框架。

vLLM简介

Join the world’s most widely adopted， AI-powered developer platform where millions of developers， businesses， and the largest open source community build software that advances humanity。网站成立于2007年10月10日，该网站属于生活服务行业。已开启GZIP压缩，用户主要来自美国，主要流量来自直接访问。github.com的域名年龄为18年7个月18天，注册商为MarkMonitor Inc.，DNS为dns1.p08.nsone.net，dns2.p08.nsone.net，dns3.p08.nsone.net，dns4.p08.nsone.net，ns-1283.awsdns-32.org，ns-1707.awsdns-21.co.uk，ns-421.awsdns-52.com，ns-520.awsdns-01.net，域名更新时间是2024年09月07日，域名过期时间是2026年10月10日，距离过期还有135天。解析出来的IP有：20.205.243.166[新加坡 微软云]。

vLLM 是加州大学伯克利分校发布的开源大语言模型高吞吐量推理和服务框架，使用 Python 和 CUDA C++ 实现。它提出了 PagedAttention 技术，通过类操作系统分页内存管理的方式高效管理 KV Cache，在相同 GPU 显存下可显著提升并发处理能力和推理吞吐量，是目前最主流的 LLM 自托管推理引擎之一。

vLLM 兼容 OpenAI API 格式，支持 LLaMA、Mistral、Qwen、Gemma、DeepSeek 等数十种主流开源模型，并支持 FP8/AWQ/GPTQ 量化、张量并行、流水线并行等优化技术，适合在单机或多机 GPU 集群上高效部署开源大模型服务。

PagedAttention 技术：将 KV Cache 管理类比操作系统虚拟内存，大幅减少显存碎片并提升并发吞吐量兼容 OpenAI API：启动后即提供与 OpenAI Chat Completions 格式完全兼容的 HTTP 接口，迁移成本极低广泛模型支持：支持 LLaMA、Mistral、Qwen、DeepSeek、Phi 等主流开源模型，并持续跟进最新模型

vLLM官网入口网址

https://github.com/vllm-project/vllm

AI聚合大数据显示，vLLM官网非常受用户欢迎，请访问vLLM网址入口（https://github.com/vllm-project/vllm）试用。