vllm

deepseek为采用JAVA重构模型运营平台vLLM和SGLang指定的计划我在RHEL 上部署vLLM和SGLang,但是经常会报各种不兼容的问题。这说明了Python环境下的应用非常难以部署。如果我想把vLLM和SGLang用JAVA重构，请为我指定一个重构的计划。

Jackilina_Stone

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基于Kubernetes分布式部署DeepSeek-R1(在线快速版)手动在集群每个节点上安装驱动NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

vllm的使用方式，入门教程vLLM是一个由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型推理框架，旨在提升实时场景下的大语言模型服务的吞吐与内存使用效率。以下是详细的vLLM使用方式和入门教程：

会发paper的学渣

vllm的部署和使用conda create -n cosyvoice python=3.10.9 cudnn=9.1.1.17 nvidia/label/cuda-12.1.1::cuda-toolkit ffmpeg x264

【杂记】vLLM如何指定GPU单卡/多卡离线推理仅作个人学习与记录用。主要记录vLLM指定GPU单卡/多卡离线推理的方法。vLLM官方文档中Environment Variables页面有对指定GPU方法的唯一描述：

探索云原生

大模型推理指南：使用 vLLM 实现高效推理本文主要分享如何使用 vLLM 实现大模型推理服务。大模型推理有多种方式比如其中，热度最高的应该就是 vLLM，性能好的同时使用也非常简单，本文就分享一下如何使用 vLLM 来启动大模型推理服务。

野指针小李

LLaMA-Factory学习笔记(1)——采用LORA对大模型进行SFT并采用vLLM部署的全流程该博客是我根据自己学习过程中的思考与总结来写作的，由于初次学习，可能会有错误或者不足的地方，望批评与指正。

内卷焦虑人士

【Bug】RuntimeError: Engine loop has died使用vllm启动qwen2.5-32b-instruct模型后发生的报错 GPU是GeForce RTX 4090 Laptop GPU 系统是Windows 11 运行系统是WSL2-Ubuntu22.04

vllm启动大语言模型时指定chat_template在Linux下启动vllm：使用下面的命令测试出错：返回的信息为：上面的返回信息可知，是没有指定chat template引起的。

图解大模型计算加速系列：vLLM源码解析1，整体架构整个vLLM代码读下来，给我最深的感觉就是：代码呈现上非常干净历练，但是逻辑比较复杂，环环嵌套，毕竟它是一个耦合了工程调度和模型架构改进的巨大工程。

放飞自我的Coder

【linux 安装vllm=0.5.4】环境创建环境安装ninjia安装vllm启动openai-server不要从源码安装，很多的问题！！

VLM系列文章1-LLaVA作为VLM系列的第一篇文章，打算以LLaVA入手，毕竟是VLM领域较为经典的工作。核心思想就是将视觉特征嵌入到LLM中，作为LLM的prefix（前缀），LLM作为建模的主体。

汀、人工智能

LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战GPU设备: A10, 3090, V100, A100均可.vllm不支持bnb量化的模型. vllm支持的模型可以查看支持的模型.

使用 vllm 运行 Llama3-8b-Instruct此文章主要介绍使用 vllm 运行 Llama3-8b。创建虚拟环境，安装 Ray 和 Vllm，安装 flash-attention，

聊聊ChatGLM3多用户并发API调用的问题转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote目前在公司内部4张A10的GPU服务器上部署了ChatGLM3开源模型；然后部署了官方默认的web_demo、api_demo两种模式；重新设计了前端，支持H5和安卓两个客户端调用。但却发现了不能并发访问的问题。

vLLM介绍vLLM 工程github地址 Paged attention论文地址vLLM: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs. SkyPilot: A framework for easily and cost effectively running machine learning workloads on any cloud.