vLLM

大模型开发过程中，本地部署开源LLM是AI模型部署的核心环节。本文以vLLM推理框架为切入点，详细讲解从模型加载、KV Cache配置到多GPU并行的完整部署流程，帮助开发者在有限…

大模型推理优化是AI模型部署环节的核心瓶颈。当模型参数达到70B甚至更大规模时，推理延迟、吞吐量和显存利用率直接影响线上服务质量。当前主流推理框架中，vLLM凭借PagedAtte…

vLLM推理框架通过PagedAttention内存管理和连续批处理机制，在大语言模型部署场景中实现了显著的吞吐量提升。本文围绕vLLM的安装配置、模型加载、API服务化部署、性能…

vLLM大模型推理框架通过PagedAttention机制重构了KV Cache的内存管理方式，将显存利用率从传统方案的30%提升至90%以上。本文以实际部署流程为主线，覆盖环境准…