vLLM
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🔍 Google 联想 10 📅 首次出现 2026-08-28
🧠 vLLM 是什么
vLLM 是加州大学伯克利分校团队开源的高性能大模型推理与服务框架,其核心创新 PagedAttention 借鉴操作系统虚拟内存的分页思想管理 KV 缓存,显著提升吞吐与显存利用率。
它提供与 OpenAI 兼容的 API、连续批处理、量化与多卡并行支持,成为企业部署开源模型最常用的框架之一,并被多家云厂商与模型平台采用。
vLLM 论文发表在 SOSP 2023 并获得最佳论文奖,项目在 GitHub 上拥有数万星标,是推理性能优化的标志性工程。
🔥 为什么现在火
开源模型走向生产环境的必选项,DeepSeek、Qwen 等服务商与开发者普遍用 vLLM 撑起高并发推理,性能词汇热度持续上升。
📄 证据链(交叉验证)
🔍 搜索形态
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vLLM 常见问题 FAQ
vLLM 和 Ollama 有什么区别?+
Ollama 面向个人本地使用、追求简单;vLLM 面向生产服务、追求高吞吐与多卡扩展,是大规模部署首选。
vLLM 的核心优势是什么?+
PagedAttention 让显存利用率接近最优,单卡即可服务更多并发请求,吞吐量数倍于朴素实现。
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