vllm

vllm笔记(1)：最基础的离线推理vllm是一个知名的推理框架，也是开始尝试接触vllm了。本代码来源https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/examples/offline_inference/basic/basic.py

越努力越幸运~

AMD AI MAX +395迷你主机架构1151安装 vllm部署大模型操作记录第一步操作系统ubuntu24.4.3安装 rocm版本7.1网址https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/install/prerequisites.html

Embedding 和 Reranker 模型目录1. 理论1.1 Embedding 模型：文字的「数字身份证」1.2 Reranker 模型：结果的「智能排序员」

vllm 部署验证我的Notebook · 魔搭社区1、在魔塔社区我的NoteBook 创建2、查看python3版本

通过huggingface的hf download下载的Qwen模型，如何使用用Docker 启动 vLLM 服务如果是通过 huggingface_hub 的 hf download 下载的 Qwen 模型，只需将本地下载路径映射到 vLLM 容器，即可用 Docker 启动 vLLM 服务，步骤如下：

不错就是对

【agent-lightning】 - 2_使用 Agent-lightning 训练第一个智能体源代码仓库：agent-lightning 源代码仓库论文链接：Agent Lightning 论文个人代码仓库：agent-lightning 个人仓库

技术狂人168

（七）大模型工程落地与部署 10 题！vLLM/QPS 优化 / 高可用，面试实战必备（工程篇）上篇算法优化笔记发完，很多朋友反馈 “4bit 量化和结构化剪枝的话术直接背，终面真的被问到了”—— 其实算法再好，工程落地才是大模型从 “实验室” 走进 “业务” 的关键！现在大厂招大模型工程师，最看重 “能不能把模型稳定上线、扛住高并发”，我带的 100 + 求职者里，能说清 vLLM 部署细节 + 高可用架构 + 故障排查全流程的，offer 转化率直接提升 85%，甚至有学员靠这部分内容薪资谈高了 30%。

深度解析 vLLM：高性能大语言模型推理引擎的架构、原理与工程实践在大语言模型（LLM）从实验室走向工业落地的进程中，推理阶段已成为制约实际应用的关键瓶颈。尽管模型训练技术日臻成熟（如混合并行、ZeRO、3D并行等），但推理环节仍面临三大核心挑战：

vLLM 0.11.0 新特性解析：视觉推理精度跃升与长序列性能革新版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。摘要：在大模型多模态与长序列推理需求并进的时代，vLLM 0.11.0 的发布标志着生产级推理引擎的一次关键进化。本文将深度解析其两大核心特性：通过动态视觉分词器集成显著提升 Qwen3-VL 系列模型的视觉问答准确率，以及通过算法与内存管理的协同优化将 Token 选择范围（TOPK）从 1024 推升至新高度，从而解锁更复杂、更精准的长文本生成能力。本文不仅提供特性背后的技术原理，更结合性能对比数据，为开发者提供从理解到应用的

vllm部署时的nginx 配置你想判断这份 Nginx 配置是否正确，结论先明确：**这份 Nginx 配置本身是「语法正确、核心功能有效」的，但它是否能正常配合 vLLM 服务工作，取决于 vLLM 的 `--root-path` 配置是否与之匹配（关键关联点）**。下面我们分两部分详细分析： ### 一、先肯定：这份配置的合理之处（无语法错误，关键配置到位） 1. **`location /vllm/` 匹配规则合理**：精准匹配所有以 `/vllm/` 开头的请求（对应 vLLM 的 URL 前缀场景），符合反向代理的路径分组

不错就是对

【Agent-lightning】 - 1_环境搭建源代码仓库：agent-lightning 源代码仓库论文链接：Agent Lightning 论文个人代码仓库：agent-lightning 个人仓库

【vLLM-模型特性适配】GLM4.5 GLM4.6 w8a8权重量化作者：昇腾实战派智谱GLM4.5、GLM4.6模型推理性能优化，本文提供量化权重导出方法，使用工具是msmodelslim。

DARLING Zero two♡

0-Day 极速响应：基于 vLLM-Ascend 在昇腾 NPU 上部署 Qwen2.5 的实战避坑指南资源导航：https://atomgit.com/Ascendhttps://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1?source_module=search_result_model (建议关注昇腾社区活动或 GitCode/ModelArts 提供的体验实例)

HyperAI超神经

【vLLM 学习】ReproduciblityvLLM 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。

在昇腾8卡上极限部署 Qwen3-235B MoE🌈你好呀！我是是Yu欸🚀 感谢你的陪伴与支持~ 欢迎添加文末好友🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*)

模型格式 × GPU × 显存 × vLLM 参数模板对照表你拿到模型 + GPU → 直接抄参数⚠️ 关键限制：原因：vLLM 的部署不是“模型能不能跑”，而是“参数是否匹配硬件物理现实”

技术路上的探险家

vLLM常用启动参数的详细解释以下是 vLLM（特别是 v0.8+ 版本）常用启动参数的详细解释，包括：说明：以下参数基于 vllm.entrypoints.openai.api_server 启动方式。

每天都要写算法（努力版）

【混合注意力模型的 KV Cache 设计与统一管理实践解析】近年来，大模型结构快速演进，从传统自注意力（Standard Attention）走向更高效的混合注意力（Hybrid Attention）。例如：

vLLM-Ascend 模型在昇腾 NPU 上的开发、调试与性能优化最近几年来，随着大模型在自然语言处理、代码生成和知识问答等领域的快速发展，0Day 模型凭借其前沿算法和大规模参数优势，成为开发者进行高性能推理和实验的重要选择。但是像这些模型对算力资源的要求都比较高，以往的GPU在部署这类模型的时候容易出现性能下降，算力不足等问题。昇腾 NPU 提供了强大的 AI 加速能力，其高带宽内存架构和算子优化，为大模型推理提供了理想平台。

HyperAI超神经

【vLLM 学习】ProfilingvLLM 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。