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本列表汇集了关于 vLLM 的最新研究与应用，涵盖高性能推理引擎、分布式计算及开源框架等主题，助力开发者深入理解与应用 vLLM 技术。

【vLLM 学习】Encoder Decoder Multimodal

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

文章通过具体示例和对比，阐明了三种主流开源模型架构（Causal Decoder、Prefix Decoder、Encoder-Decoder）的区别及其在NLP、多模态和计算机视觉等领域的应用，强调了注意力机制和输入输出关系的差异，以帮助用户更好理解。

multimodal vllm 应用 开源模型 架构 注意力机制 输入输出关系
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。发表于：。
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【vLLM 学习】Eagle

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，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 是一款加速大语言模型推理的框架，解决了内存管理瓶颈，实现了几乎零浪费的 KV 缓存内存。

KV缓存 vLLM 内存管理 大语言模型 推理
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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【vLLM 学习】Distributed

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

在单机环境中部署VLLM和DeepSeek模型，需要高性能GPU和相关软件。VLLM的部署较为简单，只需安装和配置，而DeepSeek则需调整配置文件。建议使用虚拟环境以处理依赖冲突，并监控资源使用以优化性能。

DeepSeek GPU VLLM 性能优化 虚拟环境
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。
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vLLM推理服务器内部：从提示到响应

In the previous part of this series, I introduced the architecture of vLLM and how it is optimized for serving The post Inside the vLLM Inference Server: From Prompt to Response appeared first on...

vLLM优化了大语言模型的服务流程，通过高效的GPU内存管理和动态批处理实现高吞吐量和低延迟。请求排队处理，利用KV缓存提升效率，最终通过流式输出返回响应。

GPU内存管理 KV缓存 vLLM 动态批处理 大语言模型
vLLM推理服务器内部：从提示到响应
原文英文，约3000词，阅读约需11分钟。发表于：。
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【vLLM 学习】Disaggregated Prefill

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/

vLLM 是一款加速大语言模型推理的框架，解决了内存管理瓶颈，实现了几乎零浪费的 KV 缓存内存。

KV缓存 vLLM 内存管理 大语言模型 推理
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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用于AI计算的开源技术栈：Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM

Through our experience building Ray, we work with hundreds of AI teams and platform teams productionizing AI.¹ As AI workloads have evolved from classical ML to deep learning to generative AI, the...

随着AI工作负载从传统机器学习转向深度学习和生成式AI，相关软件栈变得复杂。Kubernetes、Ray和PyTorch成为AI计算的标准组合，支持模型训练、服务和推理。案例研究表明，Pinterest、Uber和Roblox等公司成功应用这一栈，提升了开发效率和计算资源利用率。

AI Kubernetes PyTorch Ray vllm 开源 深度学习
用于AI计算的开源技术栈：Kubernetes + Ray + PyTorch + vLLM
原文英文，约3000词，阅读约需11分钟。发表于：。
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【vLLM 学习】Disaggregated Prefill Lmcache

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

MSE操作通过对小批量数据求平均，生成器生成的低分辨图像与真实图像的对抗损失帮助网络学习更清晰的边缘和细节。判别器用于判断输入图像的真实性，作者提出去除BN的改进方法。

BN MSE vllm 判别器 对抗损失 生成器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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在Modal上部署Magistral vLLM服务器

A guide for Python beginners to build, deploy, and test a Magistral reasoning model.

Modal是一个无服务器平台，用户可以快速构建和部署Python应用。通过单个命令，用户可配置系统需求并将应用部署到云端。本文介绍了Modal的设置、vLLM服务器的创建与安全部署，以及使用CURL和OpenAI SDK进行测试。Modal简化了云基础设施管理，适合初学者和数据科学家。

Modal Python应用 vllm 云部署 数据科学 无服务器
在Modal上部署Magistral vLLM服务器
原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。发表于：。
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vLLM简介：高性能大型语言模型推理引擎

The open source vLLM represents a milestone in large language model (LLM) serving technology, providing developers with a fast, flexible The post Introduction to vLLM: A High-Performance LLM...

vLLM是一个开源的大型语言模型推理引擎，专注于内存管理和吞吐量优化。其PagedAttention机制和动态批处理技术提升了内存利用率和处理效率，支持多种硬件平台，兼容OpenAI API，适合大规模部署，推动AI应用发展。

AI应用 vLLM 内存管理 吞吐量优化 大型语言模型 语言模型
vLLM简介：高性能大型语言模型推理引擎
原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。发表于：。
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。
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