GitHub - vllm-project/vllm: A high-throughput and memory …
vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. Originally developed in the Sky Computing Lab at UC Berkeley, vLLM has evolved into a community-driven project with contributions from both academia and industry.
快速入门 | vLLM 中文站
LLM 类是使用 vLLM 引擎运行离线推理的主要类。 SamplingParams 类指定了采样过程的参数。 定义输入提示列表和生成的采样参数。 采样温度设置为 0.8，核采样概率 (nucleus sampling probability) 设置为 0.95。 有关采样参数的更多信息，请参阅 类定义。 使用 LLM 类和 OPT-125M 模型 初始化 vLLM 引擎以进行离线推理。 支持的模型列表可以在 支持的模型 中找到。 调用 llm.generate 生成输出。 它将输入提示添加到 vLLM 引擎的等待队列中，并执行 vLLM 引擎来 …
vLLM入门（一）初始vLLM - 知乎 - 知乎专栏
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。 在吞吐量方面，vLLM的性能比 HuggingFace Transformers (HF)高出 24 倍，文本生成推理（TGI）高出3.5倍。 安装命令： 本文使用的Python第三方模块的版本如下： 线下批量推理：为输入的prompts列表，使用vLLM生成答案.
Welcome to vLLM — vLLM - vLLM Blog
vLLM is a fast and easy-to-use library for LLM inference and serving. Originally developed in the Sky Computing Lab at UC Berkeley, vLLM has evolved into a community-driven project with contributions from both academia and industry.
vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention
2023年6月20日 · vLLM has been developed at UC Berkeley and deployed at Chatbot Arena and Vicuna Demo for the past two months. It is the core technology that makes LLM serving affordable even for a small research team like LMSYS with limited compute resources. Try out vLLM now with a single command at our GitHub repository.
消费级显卡vLLM部署Qwen2-VL-72B多模态大模型 - 知乎
准备环境pip install vllm配置环境变量，从hf下载模型： export VLLM_USE_MODELSCOPE=False export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # vllm serve Qwen/Qwen2-VL-72B-Instru…
欢迎来到 vLLM！ | vLLM 中文站
vLLM 是一个快速且易于使用的库，专为大型语言模型 (LLM) 的推理和部署而设计。 vLLM 的核心特性包括： 最先进的服务吞吐量. 使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值的内存. 连续批处理传入请求. 使用 CUDA/HIP 图实现快速执行模型. 量化： GPTQ, AWQ, INT4, INT8, 和 FP8
使用 VLM | vLLM 中文站
vLLM 为视觉语言模型 (VLM) 提供实验性支持，可以参阅「支持的 VLM 列表」。 本文档将向您展示如何使用 vLLM 运行并提供这些模型的服务。 注意： 我们正在积极改进对 VLM 的支持。 预计在即将发布的版本中，VLM 的使用和开发会发生重大变化，但无需事先弃用。 We are continuously improving user & developer experience for VLMs. Please open an issue on GitHub if you have any feedback or feature requests. 我们不断改善 VLMs 的用户和开发人员体验。 如果您有任何 …
欢迎来到 vLLM！ — vLLM - 高效开源AI工具平台
vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务。 优化的 CUDA 内核，包括与 FlashAttention 和 FlashInfer 的集成。 支持 NVIDIA GPU、AMD CPU 和 GPU、Intel CPU 和 GPU、PowerPC CPU、TPU 和 AWS Neuron。 如何通过连续批处理在 LLM 推理中实现 23 倍的吞吐量，同时降低 p50 延迟，作者：Cade Daniel 等人。 vLLM 会议. 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 …
多模态大模型VLM训练代码（QWEN2-VL/Llava为例） - 知乎专栏
2025年1月13日 · 多模态大模型 简单讲由三个部分组成，分别是 视觉层 （Image encoder）、 转接层 （Projector）、 语言层 （LLM）。一般来讲训练都会冻结视觉层，对语言层及转接层进行训练，当然也不是绝对的。