【vLLM 学习】Encoder Decoder
💡
原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
📝
内容提要
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速设计的框架，解决了内存管理瓶颈问题，支持几乎零浪费的 KV 缓存内存和多种提示方式，适用于编码器/解码器模型，如 BART，提升推理效率。
🎯
关键要点
- vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架。
- vLLM 实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
- vLLM 支持多种提示方式，适用于编码器/解码器模型，如 BART。
- vLLM 提升了推理效率，能够有效处理文本到文本的编码器/解码器模型。
❓
延伸问答
vLLM 是什么？
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架。
vLLM 如何解决内存管理问题？
vLLM 实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
vLLM 支持哪些模型？
vLLM 支持编码器/解码器模型，如 BART。
vLLM 如何提升推理效率？
vLLM 提升了推理效率，能够有效处理文本到文本的编码器/解码器模型。
vLLM 支持哪些提示方式？
vLLM 支持多种提示方式，包括文本提示和 token 提示。
如何使用 vLLM 进行编码器/解码器模型的推理？
可以通过创建 LLM 实例并传递提示来使用 vLLM 进行推理。
➡️
